Đánh giá và chọn lựa mô hình dự đoán thực tế

Tạo ra một mô hình dự đoán chỉ là một nửa cuộc chiến; biết được nó có thực sự hoạt động hay không là điều phân biệt một dự án thành công với một dự định thất bại. Chương trình này cung cấp một khung cơ bản để xác định khi nào một mô mẫu đủ chính xác để triển khai và làm thế nào để chọn thuật toán tốt nhất cho dữ liệu cụ thể của bạn. Bạn sẽ đi xa hơn là chỉ chạy các thuật toán để phân tích kỹ lưỡng kết quả của chúng, cho phép bạn xác định các điểm yếu và chọn cách tiếp cận hiệu quả nhất cho bất kỳ tập dữ liệu nào với sự tự tin. * Hiểu các chỉ số đánh giá cơ bản cho cả các nhiệm vụ hồi quy và phân loại * Apply chẩn đoán kỹ thuật để xác định và sửa chữa các vấn đề như overfitting và underfitting * So sánh nhiều thuật toán một cách khách quan bằng cách sử dụng các phương pháp xác minh thống kê mạnh mẽ * Phân tích hiệu suất mô hình trên các tập dữ liệu không cân bằng sử dụng hồi ức chính xác và điểm F1 * Thực hành các chiến lược xác minh chéo hiện đại để đảm bảo kết quả của bạn có thể tái tạo * Đánh giá sự trao đổi giữa các loại lỗi khác nhau trong các ứng dụng thực tế Chương trình học bắt đầu với thuật ngữ cốt lõi và các thước đo hiệu suất cơ bản trước khi tiến tới các kỹ thuật so sánh tiên tiến và các luồng công việc chẩn đoán. Bạn sẽ tham gia với các giải thích rõ ràng và các ví dụ dựa trên mã để củng cố hiểu biết của bạn về hành vi của mô hình. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu, những người có kiến thức cơ bản về xây dựng mô hình nhưng cần học các tiêu chuẩn chuyên nghiệp để xác nhận. Không cần phải có kiến ​​thức toán học cao cấp. Bắt đầu cải thiện kỹ năng mô hình dự đoán của bạn thông qua hướng dẫn viết toàn diện hôm nay.