In this 1-hour long project-based course, you will learn how to build Classification Trees in Python, using a real world dataset that has missing data and categorical data that must be transformed with One-Hot Encoding. We then use Cost Complexity Pruning and Cross Validation to build a tree that is not overfit to the Training Dataset.
Classification Trees in Python, From Start To Finish
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Classification Trees in Python, From Start To Finish
Instructeur : Josh Starmer
10 246 déjà inscrits
Inclus avec
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.6
(233 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Ce que vous apprendrez
Create Classification Trees in Python
Apply Cost Complexity Pruning in Python
Apply Cross Validation in Python
Create Confusion Matrices in Python
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Decision Tree Learning
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Feature Engineering
Outils que vous utiliserez
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Catégorie : Classification Algorithms
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Task 1: Import the modules that will do all the work
Task 2: Import the data
Task 3: Missing Data Part 1: Identifying Missing Data
Task 4: Missing Data Part 2: Dealing With Missing Data
Task 5: Format Data Part 1: Split the Data into Dependent and Independent Variables
Task 6: Format the Data Part 2: One-Hot Encoding
Task 7: Build A Preliminary Classification Tree
Task 8: Cost Complexity Pruning Part 1: Visualize alpha
Task 9: Cost Complexity Pruning Part 2: Cross Validation For Finding the Best Alpha
Task 10: Building, Evaluating, Drawing, and Interpreting the Final Classification Tree
Expérience recommandée
Familiarity with Python and the theory behind Decision Trees, Cost Complexity Pruning, Cross Validation and Confusion Matrices.
3 images de projet
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
(14 évaluations)2 Cours14 162 apprenants
Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
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.’
Avis des étudiants
- 5 stars
69,95 %
- 4 stars
21,03 %
- 3 stars
6 %
- 2 stars
1,28 %
- 1 star
1,71 %
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LN
Révisé le 10 mai 2022
The instructor has a great teaching style. I have enjoyed his sense of humour throughout the course. All the details are explained clearly and thoroughly by written notes or verbal explanation.
SS
Révisé le 17 juin 2020
A very informative and well guided short session to understand overview of Classification Trees. Covers lot of important concepts in 1 hour. Highly recommend
YA
Révisé le 13 sept. 2020
Awesome Instructor! Like this course. It clears basic knowledge about DecisionTreeClassifier, Tree Pruning, Dealing with missing Data etc.
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