PyCaret: Anatomy of Classification

4.4
11件の評価
提供:
Coursera Project Network
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

All the steps from environment setup, model performance, multi model stacking to visualizations

Clock2 hours 10 minutes
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this 2 hour 10 mins long project-based course, you will learn how to set up PyCaret Environment and become familiar with the variety of data preparing tasks done during setup, be able to create, see and compare performance of several models, learn how to tune your model without doing an exhaustive search, create impressive visuals of models, feature importance and much more. 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.

あなたが開発するスキル

  • Auto ML
  • Data Science
  • Machine Learning
  • classification

ステップバイステップで学習します

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。

  1. Import Data, Initial dataset check and setup Pycaret(install and set up environment)

  2. Compare model performance

  3. Create best performing models

  4. Hyper Parameter tuning the models

  5. Stacking, Blending & Ensemble multiple models

  6. Visualize performance

ガイド付きプロジェクトの仕組み

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

レビュー

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よくある質問

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