Visual Machine Learning with Yellowbrick

4.6
estrellas
57 calificaciones
ofrecido por
Coursera Project Network
2,223 ya inscrito
En este proyecto guiado, tú:

Evaluate the performance of a classifier using visual diagnostic tools from Yellowbrick

Diagnose and handle class imbalance problems

Clock2 hours
IntermediateIntermedio
CloudNo se necesita descarga
VideoVideo de pantalla dividida
Comment DotsInglés (English)
LaptopSolo escritorio

Welcome to this project-based course on Visual Machine Learning with Yellowbrick. In this course, we will explore how to evaluate the performance of a random forest classifier on the Poker Hand data set using visual diagnostic tools from Yellowbrick. With an emphasis on visual steering of our analysis, we will cover the following topics in our machine learning workflow: feature analysis, feature importance, algorithm selection, model evaluation using regression, cross-validation, and hyperparameter tuning. 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, Yellowbrick, and scikit-learn pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que desarrollarás

Data ScienceMachine LearningPython ProgrammingData Visualization (DataViz)Scikit-Learn

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  1. Introduction to the Project and Dataset

  2. Separate the Data into Features and Targets

  3. Evaluating Class Balance

  4. Up-sampling from Minority Classes

  5. Training a Random Forests Classifier

  6. Classification Accuracy

  7. ROC Curve and AUC

  8. Classification Report Heatmap

  9. Class Prediction Error

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Revisiones

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Preguntas Frecuentes

Preguntas Frecuentes

  • Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.

  • Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.

  • Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.

  • Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.

  • Los proyectos guiados no son elegibles para reembolsos. Ver nuestra política de reembolso completo.

  • La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.

  • El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.

  • En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.

  • Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.