In this 1-hour long project-based course, you will learn how to build Classification Trees in Python, using a real world dataset that has missing data and categorical data that must be transformed with One-Hot Encoding. We then use Cost Complexity Pruning and Cross Validation to build a tree that is not overfit to the Training Dataset.
Classification Trees in Python, From Start To Finish
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Classification Trees in Python, From Start To Finish
Dozent: Josh Starmer
9.814 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6
(230 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Create Classification Trees in Python
Apply Cost Complexity Pruning in Python
Apply Cross Validation in Python
Create Confusion Matrices in Python
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Cross Validation
- Kategorie: Confusion Matrix
- Kategorie: Classification Trees
- Kategorie: Cost Complexity Pruning
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, üben und anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Task 1: Import the modules that will do all the work
Task 2: Import the data
Task 3: Missing Data Part 1: Identifying Missing Data
Task 4: Missing Data Part 2: Dealing With Missing Data
Task 5: Format Data Part 1: Split the Data into Dependent and Independent Variables
Task 6: Format the Data Part 2: One-Hot Encoding
Task 7: Build A Preliminary Classification Tree
Task 8: Cost Complexity Pruning Part 1: Visualize alpha
Task 9: Cost Complexity Pruning Part 2: Cross Validation For Finding the Best Alpha
Task 10: Building, Evaluating, Drawing, and Interpreting the Final Classification Tree
Empfohlene Erfahrung
Familiarity with Python and the theory behind Decision Trees, Cost Complexity Pruning, Cross Validation and Confusion Matrices.
3 Projektbilder
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.6 (14 Bewertungen)
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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AS
5
Geprüft am 27. Juni 2020
YA
5
Geprüft am 13. Sep. 2020
SS
5
Geprüft am 17. Juni 2020
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Häufig gestellte Fragen
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Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.