Dieser praxisorientierte Kurs vermittelt den Lernenden die Fähigkeiten, den Random Forest Algorithmus mit Python zu implementieren, zu analysieren und zu evaluieren. Der Kurs basiert auf einem realen Klassifizierungsproblem unter Verwendung des SONAR-Datensatzes und führt die Teilnehmer durch die gesamte Pipeline - vom Laden und Vorverarbeiten von Daten bis hin zur Konstruktion von Entscheidungsbäumen und der Zusammenstellung von Random Forest-Modellen. Durch Code-gesteuerte Lektionen und geführte Quizze werden die Teilnehmer Techniken des überwachten Lernens anwenden, die Modellleistung mithilfe von Kreuzvalidierung berechnen und Entscheidungsgrenzen mithilfe von Verunreinigungsmaßen wie dem Gini-Index bewerten. Die Teilnehmer lernen auch, die Genauigkeit des Modells zu optimieren, indem sie bewährte Verfahren wie die k-fold-Validierung und zufällige Unterstichproben anwenden. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer einen funktionierenden Random Forest-Klassifikator erstellt haben und in der Lage sein, seine Effektivität an realen Datensätzen zu bewerten. Der Kurs ist ideal für Teilnehmer mit Grundkenntnissen in Python, die ihre Basis im Maschinellen Lernen durch projektbasiertes Erkunden und strukturierte Lernergebnisse stärken wollen.