Klassifizierungsprobleme sind eines der häufigsten Szenarien, mit denen wir in der Datenwissenschaft konfrontiert werden. Dieser Kurs wird Ihnen helfen, gängige Algorithmen zu verstehen und anzuwenden, um Vorhersagen zu treffen und die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu fördern. Egal, ob Sie ein angehender Datenwissenschaftler sind, Analytik studieren oder sich auf Business Intelligence konzentrieren, dieser Kurs gibt Ihnen einen umfassenden Überblick über Klassifizierungsprobleme, Lösungen und Interpretationen. Von der logistischen Regression bis hin zu KNN- und SVM-Modellen lernen Sie, wie man Techniken in Excel und Python implementiert und wie man Schleifen erstellt, um Modelle parallel laufen zu lassen. Da die Modellevaluation so wichtig ist, widmen wir ein ganzes Kapitel der Interpretation von Modellergebnissen mit Bewertungsmetriken und der Konfusionsmatrix. Sie lernen etwas über falsch-negative und falsch-positive Ergebnisse und überlegen, welche Auswirkungen diese auf bestimmte Geschäftsszenarien haben können. Schließlich geben wir Ihnen einen kurzen Einblick in fortgeschrittenere Klassifizierungstechniken wie Merkmalsbedeutung, SHAP-Werte und PDP-Plots.
Klassifizierung - Grundlagen und praktische Anwendungen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Praktische Datenwissenschaft für Fachkräfte für Datenanalyse
Bei enthalten
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Analytics
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenmodellierung
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Leistungsmetrik
Wichtige Details
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Klassifizierungsprobleme sind eines der häufigsten Szenarien, mit denen wir in der Datenwissenschaft konfrontiert werden. Dieser Kurs wird uns helfen, gängige Algorithmen zu verstehen und anzuwenden, um Vorhersagen zu treffen und die Entscheidungsfindung in der Wirtschaft voranzutreiben. Von der Logistischen Regression bis hin zu KNN- und SVM-Modellen werden wir lernen, wie man Techniken in Excel und Python implementiert und wie man Schleifen erstellt, um Modelle parallel laufen zu lassen. Da die Modellevaluation so wichtig ist, widmen wir ein ganzes Kapitel der Interpretation von Modellergebnissen mit Bewertungsmetriken und der Verwirrungsmatrix. Wir lernen etwas über Falsch Negative und Falsch Positive und betrachten die Auswirkungen, die diese auf bestimmte Geschäftsszenarien haben können. Schließlich erhalten wir einen kurzen Einblick in fortgeschrittenere Klassifizierungsverfahren wie die Bedeutung von Merkmalen, SHAP-Werte und PDP-Diagramme.
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