PyCaret: Anatomy of Regression

提供:
Coursera Project Network
この無料ガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

How to create a regression environment and compare model performance

Create best performing regression models

Using hyper parameter to tune models

この実践的な経験を面接でアピールする

Clock2 hours 15 mins
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 and 15 mins long project-based course, you will learn how to ow 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 the performance of several models, learn how to tune your model without doing an exhaustive search, create impressive visuals of models, interpret models with the wrapper around SHAP Library and much more & all this with just a few lines of code. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

必要事項

Familiar with regression models, Sklearn and Python

あなたが開発するスキル

  • PyCaret
  • Machine Learning
  • Python Programming
  • regression
  • Auto ML

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. Task 1: Import Data, Initial dataset check and setup Pycaret environment

  2. Task 2: Create regression environment and compare model performance

  3. Task 3: Create best performing regression models

  4. Task 4: Hyper Parameter tuning the models

  5. Task 5: Stacking & Ensemble

  6. Task 6: Visualize and interpret the machine learning model

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

よくある質問

よくある質問

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。