Ana madde: Analitik geometri Analitik matematik

Kategorileri tahmin etmek - istenmeyen e-postaları tespit etmek, müşteri kaybını tanımlamak veya hastalıkları teşhis etmek - veri biliminin en güçlü uygulamalarından biridir. Bu metin tabanlı kurs, sınıflandırma analizinin temel kavramlarını size göstererek, ham verileri nasıl harekete geçirebilir tahminlere dönüştüreceğinizi gösterir. Yapısız açıklamalarımızı ve pratik kod örneklerimizi okuyarak, bir başlangıçtan güvenilir bir pratisyene geçiş yapabilirsiniz. Doğru sınıflandırma algoritmalarını nasıl seçeceğinizi, verilerinizi modelleme için nasıl hazırlayacağınızı ve modelinizin gerçek dünya senaryolarındaki performansını nasıl doğru bir şekilde ölçeceğinizi anlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: İkili karşılaştırmalı çoklu sınıf problemleri ve temel terminoloji ile başlayarak temel sınıflandırma kavramlarını anlayacaksınız. Lojistik Gerileme, Karar Ağaçları ve K-En Yakın Komşu gibi popüler algoritmaları gerçek dünya veri kümelerine uygulayın. Pratik özellik mühendisliği ve modern veri kütüphaneleri kullanarak veri öncesi işleme teknikleri. Model performansını, hassasiyet, hatırlama, F1-puan ve ROC-AUC eğrileri gibi anahtar metriklerle değerlendirin. Sınıf dengesizliği ve pratik stratejiler yoluyla aşırı uyum gibi ortak gerçek dünya sorunlarını ele alın. Model kararlarını yorumlayarak öngörüsel iş akışlarınızda şeffaflık ve güveni sağlayın. Ders, veri hazırlama, model eğitimi ve performans değerlendirmesi yoluyla adım adım ilerlemeden önce temel sınıflandırma teorisi ve terminolojisiyle başlar. Pratik becerilerinizi geliştirmek için tasarlanmış açık, yazılı açıklamalar ve kod yürüyüşleri yoluyla ilerleyeceksiniz. Bu kurs, hedefli veri analistler, geliştiriciler ve makine öğrenimi temellerini öğrenmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Öncelikli modelleme ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python ile temel bir tanıdıklık yararlıdır. Sınıflandırma analizinin temellerini öğrenmek ve ilk öngörüsel modellerinizi oluşturmak için bugün okumaya başlayın.