PyCaret: Anatomy of Regression

ofrecido por
En este Proyecto guiado gratuito, tú:

How to create a regression environment and compare model performance

Create best performing regression models

Using hyper parameter to tune models

Demuestra esta experiencia práctica en una entrevista

2 hours 15 mins
Intermedio
No se necesita descarga
Video de pantalla dividida
Inglés (English)
Solo escritorio

In this 2 hour and 15 mins long project-based course, you will learn how to ow to set up PyCaret Environment and become familiar with the variety of data preparing tasks done during setup, be able to create, see and compare the performance of several models, learn how to tune your model without doing an exhaustive search, create impressive visuals of models, interpret models with the wrapper around SHAP Library and much more & all this with just a few lines of code. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Requerimientos

Familiar with regression models, Sklearn and Python

Habilidades que desarrollarás

  • PyCaret

  • Machine Learning

  • Python Programming

  • regression

  • Auto ML

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. Task 1: Import Data, Initial dataset check and setup Pycaret environment

  2. Task 2: Create regression environment and compare model performance

  3. Task 3: Create best performing regression models

  4. Task 4: Hyper Parameter tuning the models

  5. Task 5: Stacking & Ensemble

  6. Task 6: Visualize and interpret the machine learning model

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

Preguntas Frecuentes

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.

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.

Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.

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.