Are you ready to master one of machine learning’s most powerful and interpretable algorithms? This course will guide you through the complete journey of understanding, building, and evaluating decision tree models using Java, the enterprise-standard programming language. You’ll start by exploring the core concepts, how decision trees partition data, why splitting criteria such as entropy and the Gini index matter, and when decision trees outperform other algorithms. From there, you’ll move into hands-on implementation, using industry-standard tools like Weka’s intuitive GUI and Java API along with Smile’s high-performance library to develop, tune, and deploy models. Through practical exercises, you’ll learn to configure hyperparameters, balance rapid prototyping with production-ready design, and apply robust model evaluation techniques such as confusion matrices, cross-validation, and key performance metrics.
Build & Evaluate Decision Trees for ML
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Build & Evaluate Decision Trees for ML
Ce cours fait partie de Spécialisation Level Up: Java-Powered Machine Learning
Instructeurs : Starweaver
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Explain decision tree fundamentals including tree structure, splitting criteria, and how recursive partitioning builds predictive models.
Build decision tree classifiers using Weka GUI and Java API, implement models with Smile, and configure hyperparameters for optimal performance.
Evaluate decision tree models using confusion matrices, accuracy metrics, cross-validation techniques, and interpret results to assess model quality.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Decision Tree Learning
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Java
- Catégorie : Technical Communication
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Java Programming
- Catégorie : Development Environment
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Tree Maps
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Predictive Modeling
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janvier 2026
1 devoir
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 3 modules dans ce cours
Explore decision tree foundations including tree structure, classification mechanics, splitting criteria like entropy and Gini index, and how recursive partitioning creates predictive models for machine learning applications.
Inclus
4 vidéos2 lectures1 évaluation par les pairs
Build decision tree classifiers using Weka's GUI and Java API, then explore Smile library for modern implementations. Configure hyperparameters, train models on real datasets, and export trained models.
Inclus
3 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs
Evaluate decision tree performance using confusion matrices, accuracy metrics, precision, recall, and F1-scores. Apply cross-validation techniques to assess model generalization. Learn to interpret results and identify overfitting.
Inclus
4 vidéos1 lecture1 devoir2 évaluations par les pairs
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