このコースについて

共有できる証明書

修了時に証明書を取得

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

Some experience in Python programming and machine learning theory is recommended.

約4時間で修了

推奨:2 hours...

英語

字幕:英語

学習内容

  • Apply decision trees and random forests with scikit-learn to classification problems

  • Interpret decision trees and random forest models using feature importances

  • Tune model hyperparamters to improve classification accuracy

  • Create interactive, GUI components in Jupyter notebooks using widgets

習得するスキル

Decision TreeMachine LearningRandom ForestclassificationScikit-Learn

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1時間で修了

Project: Predict Employee Turnover with scikit-learn

1時間で修了
1 reading
1件の学習用教材
Project-Based Course Overview15 分
1の練習問題
Test Your Project Understanding10 分

提供:

Rhyme ロゴ

Rhyme

よくある質問

  • はい、最初のビデオをプレビューしてシラバスを表示してから登録できます。プレビューに含まれないコンテンツにアクセスするには、コースを購入する必要があります。

  • セッションの開始日前にコースに登録すると、そのコースに関するすべての講座のビデオと学習用教材にアクセスできます。課題は、セッションの開始後に提出できるようになります。

  • 登録してセッションを開始すると、すべてのビデオや、学習用教材項目やコースのディスカッションフォーラムなど他のリソースにアクセスできます。演習の評価を表示して提出したり、成績とコース修了証の取得に必要なテストを完了することができます。

  • コースを無事完了すると、コースの電子修了証が成果のページに追加されます。そこからコースの修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。

  • このコースは現在、利用できる期間内において、支払い済み受講生または学資援助を受けた受講生のみが利用できるCoursera(コーセラ)提供のコースです。

  • A project-based course enables you to practice applying a skill by providing you all the guidance, tools, and data you need to complete a project.

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。