Apprentissage automatique supervisé en Python avec scikit-learn

L'apprentissage automatique supervisé est la base de l'analyse prédictive moderne. Il permet aux entreprises de prévoir les tendances, de classer les informations et de prendre des décisions basées sur les données. Si vous souhaitez passer de l'écriture de scripts Python de base à la création de modèles prédictifs intelligents, la prochaine étape essentielle consiste à comprendre comment tirer parti des bibliothèques standard du secteur. Dans ce cours basé sur du texte, vous acquerrez une base pratique en apprentissage supervisé à l'aide de scikit-learn.Vous passerez de la compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique à la préparation des données, à l'entraînement de la classification et des modèles de régression, et à l'évaluation de leurs performances en toute confiance. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les principales différences entre la classification et la régression. - Construire des modèles prédictifs pour résoudre des tâches de classification telles que le taux de rétention des clients et des tâches de régression telles que la prévision des prix. - Implémentez des pipelines de prétraitement robustes pour nettoyer les données, gérer les valeurs manquantes et coder les variables catégorielles. - Évaluer les performances du modèle à l'aide de mesures critiques telles que l'exactitude, la précision, le rappel, le ROC-AUC et l'erreur quadratique moyenne. - Ajuster les hyperparamètres du modèle en utilisant la validation croisée pour éviter le sur-ajustement et assurer la généralisabilité. - Appliquer des flux de travail scikit-learn modernes, y compris les API Pipeline et Estimator, pour écrire un code d'apprentissage automatique propre et prêt à la production. Vous commencerez par explorer la terminologie de base de l'apprentissage automatique et le flux de travail de l'apprentissage supervisé. À partir de là, vous lirez des explications étape par étape, analyserez des extraits de code clairs et progresserez dans les flux de travail de classification et de régression. Vous terminerez par un réglage avancé du modèle et une optimisation du pipeline. Ce cours est conçu pour les débutants en apprentissage automatique et en science des données qui ont une connaissance de base de Python.Aucune expérience préalable en apprentissage automatique n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour découvrir la puissance de la modélisation prédictive avec scikit-learn.