Apprendimento automatico supervisionato in Python con scikit-learn

Se vuoi passare dalla scrittura di script Python di base alla creazione di modelli predittivi intelligenti, capire come sfruttare le librerie standard del settore è il tuo prossimo passo essenziale. In questo corso basato su testo, acquisirai una base pratica nell'apprendimento supervisionato utilizzando scikit-learn.Passerai dalla comprensione dei concetti di base del machine learning alla preparazione dei dati, alla classificazione di allenamento e ai modelli di regressione e alla valutazione delle loro prestazioni con sicurezza. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di apprendimento supervisionato, comprese le principali differenze tra classificazione e regressione. - Crea modelli predittivi per risolvere attività di classificazione come il churn dei clienti e le attività di regressione come la previsione dei prezzi. - Implementare pipeline di preelaborazione robuste per pulire i dati, gestire i valori mancanti e codificare le variabili categoriche. - Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche critiche come accuratezza, precisione, richiamo, ROC-AUC ed errore quadratico medio. - Regolare gli iperparametri del modello utilizzando la convalida incrociata per evitare l'overfitting e garantire la generalizzabilità. - Applica i moderni flussi di lavoro scikit-learn, tra cui API Pipeline e stimatore, per scrivere codice di apprendimento automatico pulito e pronto per la produzione. Da lì, leggerai le spiegazioni passo dopo passo, analizzerai frammenti di codice chiari e progredirai attraverso i flussi di lavoro di classificazione e regressione, concludendo con la messa a punto avanzata del modello e l'ottimizzazione della pipeline. Questo corso è progettato per i principianti nell'apprendimento automatico e nella scienza dei dati che hanno una familiarità di base con Python.Non è richiesta alcuna esperienza precedente di apprendimento automatico. Inizia a leggere oggi stesso per scoprire il potere della modellazione predittiva con scikit-learn.