Практическая оценка и выбор модели прогнозирования

Создание модели предсказания - это только половина битвы; знание, что она действительно работает, отличает успешный проект от неудачи. Этот курс предоставляет основные рамки для определения того, когда модель достаточно точна для развертывания и как выбрать лучший алгоритм для ваших конкретных данных. Вы перейдете от простого запуска алгоритмов к критическому анализу их выхода, что позволит вам выявить слабые места и с уверенностью выбрать наиболее эффективный подход для любого данного набора данных. * Понимание основных метрик оценки для задач регрессии и классификации * Применять диагностические методы для выявления и устранения проблем, таких как перенастройка и недонастройки * Объективное сравнение нескольких алгоритмов с использованием надежных статистических методов проверки * Анализ эффективности модели на несбалансированных наборах данных с использованием точности восстановления и F1 баллов * Практику современных стратегий перекрестной проверки для обеспечения воспроизводимости результатов * Оценка компромиссов между различными типами ошибок в практических приложениях Программа начинается с основной терминологии и основных показателей производительности, а затем переходит к продвинутым методам сравнения и диагностическим рабочим процессам. Вы будете работать с четкими письменными объяснениями и примерами на основе кода, чтобы укрепить свое понимание поведения модели. Этот курс предназначен для начинающих, которые имеют базовое понимание моделей строительства, но необходимо изучить профессиональные стандарты для проверки. Не требуется продвинутый математический фон. Начните совершенствовать свои навыки моделирования предсказаний с помощью всеобъемлющего письменного руководства уже сегодня.