Algoritmo de bosque aleatorio en el aprendizaje automático: sitio del curso gratuito

28/09/2021

Algoritmo de bosque aleatorio en el aprendizaje automatico sitio del
Índice
  1. Algoritmo de bosque aleatorio en el aprendizaje automático: sitio del curso gratuito
    1. Mejore el rendimiento del modelo utilizando Random Forest.

Algoritmo de bosque aleatorio en el aprendizaje automático: sitio del curso gratuito

Mejore el rendimiento del modelo utilizando Random Forest.

Lo que aprenderás

Algoritmo de bosque aleatorio en el aprendizaje automático: sitio del curso gratuito

  • El aprendizaje automático es una disciplina científica que explora la construcción y el estudio de algoritmos que pueden aprender de los datos.
  • A través de esta capacitación, aprenderemos y aplicaremos cómo funciona el algoritmo de bosque aleatorio y varias otras cosas importantes al respecto.

Requisitos

  • Conceptos básicos de aprendizaje automático y Python.

Descripción

Algoritmo de bosque aleatorio en aprendizaje automático:

El aprendizaje automático es una disciplina científica que explora la construcción y el estudio de algoritmos que pueden aprender de los datos. Tales algoritmos operan construyendo un modelo a partir de entradas de ejemplo y usándolo para hacer predicciones o decisiones, en lugar de seguir instrucciones de programa estrictamente estáticas. El aprendizaje automático está estrechamente relacionado y a menudo se superpone con las estadísticas computacionales; una disciplina que también se especializa en hacer predicciones.
A través de esta capacitación, aprenderemos y aplicaremos cómo funciona el algoritmo de bosque aleatorio y varias otras cosas importantes al respecto.
El curso incluye lo siguiente;
1) Extraiga los datos a la plataforma.
2) Aplicar transformación de datos.
3) Bifurque los datos en un conjunto de datos de entrenamiento y prueba.
4) Modelo de bosque aleatorio construido sobre el conjunto de datos de entrenamiento.
5) Predecir utilizando el conjunto de datos de prueba.
6) Validar el desempeño del modelo.
7) Mejore el rendimiento del modelo utilizando Random Forest.
8) Predecir y validar el rendimiento del modelo.

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