In this 2 hour and 15 mins long project-based course, you will learn how to ow to set up PyCaret Environment and become familiar with the variety of data preparing tasks done during setup, be able to create, see and compare the performance of several models, learn how to tune your model without doing an exhaustive search, create impressive visuals of models, interpret models with the wrapper around SHAP Library and much more & all this with just a few lines of code.
PyCaret: Anatomy of Regression
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Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.5
(14 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 hours 15 mins
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
How to create a regression environment and compare model performance
Create best performing regression models
Using hyper parameter to tune models
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Predictive Modeling
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
-
Task 1: Import Data, Initial dataset check and setup Pycaret environment
-
Task 2: Create regression environment and compare model performance
-
Task 3: Create best performing regression models
-
Task 4: Hyper Parameter tuning the models
-
Task 5: Stacking & Ensemble
-
Task 6: Visualize and interpret the machine learning model
Empfohlene Erfahrung
Familiar with regression models, Sklearn and Python
7 Projektbilder
Dozent
3 Kurse 9.339 Lernende
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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