Метрики оценки моделей машинного обучения с помощью Scikit-learn

Правильная оценка моделей машинного обучения имеет решающее значение для создания надежных приложений для обработки данных. Выбор неправильной метрики оценки может скрыть серьезные недостатки модели и привести к неправильным решениям в реальных сценариях. Этот курс предоставляет тщательную основу в методах оценки для классификации и регрессии задач с использованием Python и Scikit-learn. Что вы узнаете: - Понять основные концепции проверки модели, типы ошибок и базовые контрольные показатели - Рассчитать и интерпретировать показатели классификации, включая точность, восстановление, оценку F1 и ROC-AUC - Измерение точности регрессии с использованием MSE, RMSE, MAE, R-квадрат и скорректированных метрик - Эффективно работать с несбалансированными наборами данных с помощью специализированных стратегий оценки и кривых ОР - Применять методы перекрестной проверки для предотвращения чрезмерного приспособления и оценки обобщаемости модели - Реализация пользовательских функций оценки в конвейере Scikit-learn Курс начинается с ключевой терминологии, основных принципов и математических интуиций, лежащих в основе каждой метрики, прежде чем пройти через практические примеры кода. Вы будете читать структурированные объяснения и анализировать практические реализации кода шаг за шагом. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, энтузиастов машинного обучения и аналитиков данных. Рекомендуется базовое знание программирования на Python.