Modelli di foresta casuale in R con Tidymodels

Vuoi sfruttare la potenza del machine learning in R senza perderti in una sintassi incoerente?Le foreste casuali sono modelli incredibilmente versatili e robusti e il moderno framework tidymodels offre un modo unificato ed elegante per crearli. Questo corso basato su testo ti guida dalle basi assolute della teoria della foresta casuale alla formazione, alla messa a punto e alla valutazione dei tuoi modelli. Imparerai come scrivere codice pulito e riproducibile e applicare moderni flussi di lavoro di apprendimento automatico a set di dati reali. Comprendere i concetti fondamentali degli alberi decisionali e come le foreste casuali li combinano per migliori previsioni. 2. Configurare le specifiche del modello utilizzando il pacchetto parsnip all'interno dell'ecosistema tidymodels. 3. Ottimizzare iperparametri come la profondità dell'albero e i predittori attivi per ottimizzare l'accuratezza del modello. 5.Valutare le prestazioni del modello utilizzando la convalida incrociata e le metriche chiave come RMSE e ROC AUC. 6.Implementare flussi di lavoro riproducibili gestendo correttamente i semi casuali e le pieghe di ricampionamento. Inizieremo con le definizioni fondamentali e la terminologia chiave prima di passare passo dopo passo attraverso la preparazione dei dati, l'addestramento del modello, la messa a punto degli iperparametri e la valutazione finale. Questo corso è progettato per i principianti che hanno una familiarità di base con R e vogliono entrare nel mondo dell'apprendimento automatico ordinato.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con la modellazione predittiva.Inizia a leggere oggi per costruire modelli predittivi affidabili e moderni in R.