Деревья решений в R: практическое моделирование

Используйте деревья решений для составления обоснованных прогнозов и понимания сложных взаимосвязей данных. Этот курс предоставляет четкий путь к применению этой фундаментальной техники машинного обучения. К концу этого курса вы овладеете навыками построения, проверки и анализа моделей деревьев решений с использованием языка программирования R, что позволит вам решать реальные аналитические задачи. Что вы узнаете: * Понять основные концепции деревьев решений для классификации и регрессии проблем. * Подготовка и предварительная обработка наборов данных в R с уделением особого внимания типам данных и недостающим значениям для построения древесной модели. * Создание и визуализация моделей деревьев решений с использованием ключевых пакетов R, включая настройку основных параметров. * Оценка производительности модели строго с использованием перекрестной проверки и соответствующих метрик, таких как точность, восстановление и кривых ROC. * интерпретировать древесные структуры для объяснения прогнозов и выявления ключевых влияющих характеристик для более эффективного принятия решений. * Применение методов для предотвращения чрезмерного приспособления и обработки несбалансированных наборов данных, обеспечивающих надежную производительность модели. Курс начинается с основных теоретических понятий и терминологии, а затем постепенно переходит к практическому применению R. Вы пройдете от подготовки данных к построению модели, оценке и интерпретации с помощью упражнений под руководством. Этот курс предназначен для тех, кто только начинает изучать машинное обучение и анализ данных и хочет построить предсказывающие модели с помощью R. Не требуется предыдущий опыт работы с R, деревьями решений или продвинутой статистикой. Начните создавать интерпретируемые и мощные модели предсказания уже сегодня.