Mô hình học máy Đánh giá chỉ số với Scikit-learn

Đánh giá mô hình học máy đúng cách là cần thiết để xây dựng các ứng dụng khoa học dữ liệu đáng tin cậy. Lớp học viết này cung cấp một nền tảng đầy đủ trong các kỹ thuật đánh giá cho cả các nhiệm vụ phân loại và hồi quy sử dụng Python và Scikit-learn. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của kiểm chứng mô hình, các loại lỗi, và các tiêu chuẩn cơ bản - Tính toán và giải thích các chỉ số phân loại bao gồm chính xác, nhớ lại, F1-score, và ROC-AUC - Đo chính xác hồi quy bằng MSE, RMSE, MAE, R-squared, và các thước đo điều chỉnh - Xử lý các tập dữ liệu không cân bằng hiệu quả với các chiến lược đánh giá chuyên biệt và đường cong PR - Apply cross-validation techniques to prevent overfitting and assess model generalizability - Thực hiện các hàm đánh giá tùy chỉnh trong các đường ống Scikit-learn Chương trình bắt đầu với các thuật ngữ chính, nguyên tắc cơ bản, và trực giác toán học đằng sau mỗi thước đo trước khi đi qua các ví dụ mã thực tế. Bạn sẽ đọc các giải thích cấu trúc và phân tích các thực hiện mã thực tiễn từng bước một. Chương trình này được thiết kế cho những nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu, những người đam mê học máy, và những nhà phân tích dữ kiện muốn thành thạo việc đánh giá mô hình. Chúng tôi khuyên bạn nên có kiến thức cơ bản về lập trình Python.