Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengenalan
- Gambaran umum fitur dan keunggulan Random Forest
- Memahami pohon keputusan dan metode ensemble
Memulai
- Menyiapkan perpustakaan (Numpy, Pandas, Matplotlib, dll.)
- Klasifikasi dan regresi dalam Random Forests
- Kasus penggunaan dan contoh
Implementasi Random Forest
- Menyiapkan dataset untuk pelatihan
- Melatih model machine learning
- Menilai dan meningkatkan akurasi
Penyesuaian Hyperparameter dalam Random Forest
- Melakukan validasi silang
- Pencarian acak dan Grid search
- Visualisasi kinerja model pelatihan
- Mengoptimalkan hyperparameter
Praktik Terbaik dan Tips Penyelesaian Masalah
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Memahami konsep machine learning
- Pengalaman pemrograman Python
Audience
- Ilmuwan data
- Insinyur perangkat lunak
14 Jam