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Complete a random Training and Test Set from one Data Source using an R function.
Practice creating a Factor/Binary Variable on a data set.
Apply a Random Forest model and evaluate its results.
In this 1-hour long project-based course, you will learn how to (complete a training and test set using an R function, practice looking at data distribution using R and ggplot2, Apply a Random Forest model to the data, and examine the results using RMSE and a Confusion Matrix). Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Random Forest
Data Science
Data Analysis
Machine Learning
ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。
The Learner will get practice sampling a larger data set in R.
The Learners will get practice doing creating a Categorical Variable in R.
The Learner will get experience creating Testing and Training Data Sets.
The Learner will get experience with the syntax of the Caret, an R package
The Learner will evaluate the models accuracy using a Confusion Matrix.
ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です
分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします
ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。
ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。
ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。
ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。
ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する。
ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。
ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。
ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。
はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。
分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
