Erwerben Sie praktische Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens, indem Sie Random-Forest-Modelle in Python implementieren und auswerten. In diesem praxisorientierten Kurs durchlaufen Sie anhand des SONAR-Datensatzes einen vollständigen Workflow des überwachten Lernens – von der Datenaufbereitung und -erkundung über die Erstellung von Entscheidungsbäumen bis hin zur Auswertung von Random-Forest-Modellen.

Anhand angeleiteter Programmierübungen lernen Sie, wie Sie Daten laden und untersuchen, Techniken zur Aufteilung von Entscheidungsbäumen unter Verwendung des Gini-Index anwenden und die Klassifizierungsleistung mittels Kreuzvalidierung bewerten. Anschließend erstellen Sie einen Random-Forest-Klassifikator und bewerten dessen Wirksamkeit mithilfe strukturierter Validierungsansätze und einer Leistungsanalyse. Dieser Kurs richtet sich an Teilnehmer mit Grundkenntnissen in Python, die ihr Wissen über überwachtes maschinelles Lernen durch praktisches, code-basiertes Lernen vertiefen möchten. Anstatt sich ausschließlich auf die Theorie zu konzentrieren, werden Sie jeden Schritt des Modellierungsprozesses umsetzen und die Modellleistung mithilfe etablierter Validierungstechniken bewerten. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, „Random Forest“-Klassifikatoren in Python zu erstellen und zu bewerten, Techniken zur Datenaufbereitung anzuwenden, anhand von Unreinheitsmaßen Entscheidungsbäume zu konstruieren und Klassifikationsmodelle sicher zu bewerten. Wenn Sie auf der Suche nach einer praktischen Einführung in „Random Forests“ und überwachtes Lernen sind, bietet dieser Kurs eine strukturierte, projektbasierte Lernerfahrung.