Visual Machine Learning with Yellowbrick
Evaluate the performance of a classifier using visual diagnostic tools from Yellowbrick
Diagnose and handle class imbalance problems
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
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:
Introduction to the Project and Dataset
Separate the Data into Features and Targets
Evaluating Class Balance
Up-sampling from Minority Classes
Training a Random Forests Classifier
Classification Accuracy
ROC Curve and AUC
Classification Report Heatmap
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
Reseñas
Principales reseñas sobre VISUAL MACHINE LEARNING WITH YELLOWBRICK
I really enjoyed this project. Thank you very much for your valuable teaching. Like to learn more from your end.
Preguntas Frecuentes
Preguntas Frecuentes
¿Qué obtendré si compro un proyecto guiado?
¿Hay proyectos guiados disponibles en computadoras de escritorio y dispositivos móviles?
¿Quiénes son los instructores para proyectos guiados?
¿Puedo descargar el trabajo de mi proyecto guiado después de completarlo?
¿Cuál es la política de reembolsos?
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Puedo participar como oyente de un proyecto guiado y mirar el video de forma gratuita?
¿Cuánta experiencia necesito para hacer este proyecto guiado?
¿Puedo completar este proyecto guiado directamente a través de mi navegador web, en lugar de instalar un software especial?
¿Cómo es la experiencia de aprendizaje con los proyectos guiados?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
Coursera Footer
