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Plan du cours

Introduction

  • Présentation des fonctionnalités et des avantages de Random Forest
  • Compréhension des arbres de décision et des méthodes d'ensemble

Mise en route

  • Installation des bibliothèques (Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.)
  • Classification et régression avec Random Forest
  • Cas d'utilisation et exemples

Implémentation de Random Forest

  • Préparation des jeux de données pour l'entraînement
  • Entraînement du modèle d'apprentissage automatique
  • Évaluation et amélioration de la précision

Réglage des hyperparamètres dans Random Forest

  • Réalisation de validations croisées
  • Recherche aléatoire et recherche par grille
  • Visualisation des performances du modèle entraîné
  • Optimisation des hyperparamètres

Bonnes pratiques et conseils de résolution de problèmes

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts d'apprentissage automatique
  • Une expérience en programmation Python

Audience

  • Data scientists
  • Ingénieurs logiciels
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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