PyCaret Random Forest Regression: Hands-On Machine Learning (Englisch)

Für die prädiktive Modellierung müssen nicht hunderte von Zeilen komplexen Codes erforderlich sein. Mit Low-Code-Bibliotheken für maschinelles Lernen können Sie Daten bereinigen, Modelle trainieren und Vorhersagen schnell und effizient generieren. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die gesamte Machine-Learning-Pipeline mit PyCaret und konzentriert sich auf das Training eines Random Forest-Regressionsmodells. Sie lernen die Kernkonzepte der Regression kennen und bereiten Datensätze und Trainingsmodelle vor, optimieren Hyperparameter und speichern Ihre Pipeline für die Produktion. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundlagen der Regressionsanalyse und wie Random Forest-Algorithmen Vorhersagen treffen. - Initialisieren Sie die PyCaret-Umgebung und verarbeiten Sie tabellarische Daten für das maschinelle Lernen. - Trainieren und vergleichen Sie mehrere Regressionsmodelle mit minimalem Code. - Optimieren Sie Random Forest-Hyperparameter mit automatisierten Tuning-Funktionen. - Bewerten Sie die Modellleistung mit Schlüsselmetriken wie R-Quadrat, MAE und RMSE. - Exportieren und laden Sie Ihre trainierte Pipeline für zukünftige Prognosen. Sie beginnen mit grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens und der Regression, bevor Sie sich mit dem PyCaret-Setup beschäftigen. Anschließend werden Sie die Arbeitsabläufe für Datenvorbereitung, Modelltraining, Leistungsanalyse und Modellbereitstellung durchlaufen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich mit Datenanalyse beschäftigen, angehenden Data Scientists und Entwicklern, die einen schnellen, Low-Code-Einstieg in das maschinelle Lernen wünschen. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen erforderlich, obwohl grundlegende Kenntnisse in Python hilfreich sind. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihren Machine Learning-Workflow mit PyCaret zu vereinfachen.