Plan Szkolenia

Introduction

  • Overview of Random Forest features and advantages
  • Understanding decision trees and ensemble methods

Getting Started

  • Setting up the libraries (Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.)
  • Classification and regression in Random Forests
  • Use cases and examples

Implementing Random Forest

  • Preparing data sets for training
  • Training the machine learning model
  • Evaluating and improving accuracy

Tuning the Hyperparameters in Random Forest

  • Performing cross-validations
  • Random search and Grid search
  • Visualizing training model performance
  • Optimizing hyperparameters

Best Practices and Troubleshooting Tips

Summary and Next Steps

Wymagania

  • An understanding of machine learning concepts
  • Python programming experience

Audience

  • Data scientists
  • Software engineers
  14 godzin
 

Liczba uczestników


Data rozpoczęcia

Data zakończenia


Daty szkoleń są uzależnione od dostępności trenerów. Szkolenia standardowo odbywają się w godzinach od 09:00 do 16:00.
Szkolenia zdalne są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.

Opinie uczestników (5)

Szkolenia Powiązane

Dataiku for Enterprise AI and Machine Learning

  21 godzin

Powiązane Kategorie