Metriche di valutazione dei modelli di machine learning con Scikit-learn

La selezione della metrica di valutazione sbagliata può nascondere gravi difetti del modello e portare a un processo decisionale inadeguato negli scenari del mondo reale. Questo corso scritto fornisce una base approfondita nelle tecniche di valutazione per entrambe le attività di classificazione e regressione utilizzando Python e Scikit-learn. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di convalida del modello, tipi di errore e benchmark di base - Calcolare e interpretare le metriche di classificazione tra cui precisione, richiamo, punteggio F1 e ROC-AUC - Misurare l'accuratezza della regressione utilizzando MSE, RMSE, MAE, R-quadrato e metriche regolate - Gestire efficacemente i dataset squilibrati con strategie di valutazione specializzate e curve PR - Applicare tecniche di convalida incrociata per prevenire l'overfitting e valutare la generalizzabilità del modello - Implementa funzioni di punteggio di valutazione personalizzate all'interno delle pipeline Scikit-learn Il corso inizia con la terminologia chiave, i principi di base e le intuizioni matematiche dietro ogni metrica prima di passare attraverso esempi pratici di codice.Leggerai spiegazioni strutturate e analizzerai le implementazioni pratiche del codice passo dopo passo. Questo corso è progettato per i data scientist principianti, gli appassionati di apprendimento automatico e gli analisti di dati che desiderano padroneggiare la valutazione del modello.