Predict Employee Turnover with scikit-learn

4.4
звезд
Оценки: 162
от партнера
Coursera Project Network
3,374 уже зарегистрированы
В этом Проект с консультациями вы:

Apply decision trees and random forests with scikit-learn to classification problems

Interpret decision trees and random forest models using feature importances

Tune model hyperparamters to improve classification accuracy

Create interactive, GUI components in Jupyter notebooks using widgets

Clock2 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

Welcome to this project-based course on Predicting Employee Turnover with Decision Trees and Random Forests using scikit-learn. In this project, you will use Python and scikit-learn to grow decision trees and random forests, and apply them to an important business problem. Additionally, you will learn to interpret decision trees and random forest models using feature importance plots. Leverage Jupyter widgets to build interactive controls, you can change the parameters of the models on the fly with graphical controls, and see the results in real time! This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and scikit-learn pre-installed.

Навыки, которые вы получите

Decision TreeMachine LearningRandom ForestclassificationScikit-Learn

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Introduction and Importing Libraries

  2. Exploratory Data Analysis

  3. Encode Categorical Features

  4. Visualize Class Imbalance

  5. Create Training and Test Sets

  6. Build a Decision Tree Classifier with Interactive Controls

  7. Build a Decision Tree Classifier with Interactive Controls (Continued)

  8. Build a Random Forest Classifier with Interactive Controls

  9. Feature Importance and Evaluation Metrics

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Преподаватели

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе PREDICT EMPLOYEE TURNOVER WITH SCIKIT-LEARN

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

  • Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.

  • Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.

  • Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

  • Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

  • Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.

  • Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.

  • Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.

  • В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.

  • Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

  • Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.