Ce cours nous aidera à évaluer et à comparer les modèles que nous avons développés dans les cours précédents. Jusqu'à présent, nous avons développé des techniques de régression et de classification, mais jusqu'à quel point l'erreur d'un classificateur doit-elle être faible (par exemple) pour que nous puissions décider que le classificateur est "suffisamment bon" ? À la fin de ce cours, vous serez familiarisé avec les techniques de diagnostic qui vous permettent d'évaluer et de comparer les classificateurs, ainsi qu'avec les mesures de performance qui peuvent être utilisées dans différents scénarios de régression et de classification. Nous étudierons également le pipeline de formation/validation/test, qui peut être utilisé pour s'assurer que les modèles que vous développez se généralisent bien à de nouvelles données (ou "non vues").
Une modélisation prédictive pertinente
Ce cours fait partie de Spécialisation Produits de données Python pour l'analyse prédictive
Instructeurs : Julian McAuley
6 295 déjà inscrits
Inclus avec 
(48 avis)
Ce que vous apprendrez
Comprendre les définitions des mesures d'erreur simples (par exemple, MSE, exactitude, précision/rappel).
Évaluez la performance des régresseurs / classificateurs à l'aide des mesures ci-dessus.
Comprendre la différence entre la performance de la formation/du test et la généralisabilité.
Comprendre les techniques permettant d'éviter le surajustement et d'obtenir de bonnes performances en matière de généralisation.
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Il y a 4 modules dans ce cours
Au cours de cette première semaine, nous passerons en revue le programme, téléchargerons tous les supports de cours et mettrons votre système en état de marche pour le cours. Nous vous présenterons également les bases du diagnostic des résultats de l'apprentissage supervisé.
Inclus
6 vidéos4 lectures3 devoirs2 sujets de discussion
Cette semaine, nous allons apprendre à créer un simple sac de mots à des fins d'analyse. Nous aborderons également la régularisation et son importance dans la construction d'un modèle. Enfin, nous évaluerons un modèle avec régularisation, en nous concentrant sur les classificateurs.
Inclus
4 vidéos4 devoirs
Cette semaine, nous en apprendrons plus sur la validation et sur la manière de la mettre en œuvre en tandem avec l'entraînement et les tests. Nous verrons également comment mettre en œuvre un pipeline de régularisation en Python et présenterons quelques lignes directrices pour les meilleures pratiques.
Inclus
4 vidéos3 devoirs
Dans la dernière semaine de ce cours, vous continuerez à construire sur le projet des premier et deuxième cours de Python Data Products for Predictive Analytics avec des algorithmes simples d'apprentissage automatique prédictif. Trouvez un ensemble de données, nettoyez-le et effectuez des analyses de base sur les données. Évaluez votre modèle, validez vos analyses et assurez-vous de ne pas surajuster les données.
Inclus
2 lectures1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
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Avis des étudiants
48 avis
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Révisé le 31 mars 2021
The course provided a lot of insights into predictive modeling.
Révisé le 16 nov. 2019
Excellent content, but presentation is a bit challenging at times.
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