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Coursera

Grow Trees & Powerful Ensembles

Hurix Digital

Instructeur : Hurix Digital

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 heures à compléter
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Ce que vous apprendrez

  • Interpretability vs Performance: Choose explainable trees or high-performing ensembles based on business context and stakeholder needs.

  • Stability as Validation: Model consistency across data variations matters as much as accuracy for reliable production use.

  • Ensemble Selection Strategy: Select bagging, boosting, or stacking based on data characteristics and computational limits.

  • Resource-Conscious Deployment: Balance accuracy gains with operational cost, infrastructure limits, and real-time requirements.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Decision Tree Learning
  • Catégorie : Random Forest Algorithm
  • Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Performance Analysis
  • Catégorie : Data-Driven Decision-Making
  • Catégorie : Feasibility Studies
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Cost Benefit Analysis
  • Catégorie : Performance Measurement
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Statistical Methods
  • Catégorie : Predictive Analytics
  • Catégorie : Performance Tuning

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Model Deployment

Détails à connaître

Certificat partageable

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Récemment mis à jour !

mars 2026

Enseigné en Anglais

91%

of learners achieved a positive career outcome

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Statistical Inference & Predictive Modeling Foundations"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

Build and prune CART models with stakeholder-ready visualizations

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté

Apply bagging, boosting, and stacking on the same dataset, compare metrics, and quantify ensemble lift over single models

Inclus

3 vidéos2 lectures1 devoir1 laboratoire non noté

Evaluate computational cost vs. performance gain for each ensemble technique and recommend deployment feasibility

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeur

Hurix Digital
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Offert par

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions

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