PyCaret: Anatomy of Regression
How to create a regression environment and compare model performance
Create best performing regression models
Using hyper parameter to tune models
Продемонстрируйте этот практический опыт на собеседовании
In this 2 hour and 15 mins long project-based course, you will learn how to ow to set up PyCaret Environment and become familiar with the variety of data preparing tasks done during setup, be able to create, see and compare the performance of several models, learn how to tune your model without doing an exhaustive search, create impressive visuals of models, interpret models with the wrapper around SHAP Library and much more & all this with just a few lines of code. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Familiar with regression models, Sklearn and Python
Навыки, которые вы получите
- PyCaret
- Machine Learning
- Python Programming
- regression
- Auto ML
Будете учиться пошагово
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Task 1: Import Data, Initial dataset check and setup Pycaret environment
Task 2: Create regression environment and compare model performance
Task 3: Create best performing regression models
Task 4: Hyper Parameter tuning the models
Task 5: Stacking & Ensemble
Task 6: Visualize and interpret the machine learning model
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
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Как организована учеба на проектах с рекомендациями?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera Footer
