Evaluate several trained classification models performance using various Key Performance Indicators (KPIs)
Understand the theory and intuition behind XG-Boost classifier model
Train machine learning classifier models using Scikit-Learn library
Hello everyone and welcome to this new hands-on project on Scikit-Learn Library for solving machine learning classification problems. In this project, we will learn how to build and train classifier models using Scikit-Learn library. Scikit-learn is a free machine learning library developed for python. Scikit-learn offers several algorithms for classification, regression, and clustering. Several famous machine learning models are included such as support vector machines, random forests, gradient boosting, and k-means.
Data Analysis
Machine Learning (ML) Algorithms
Machine Learning
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Understand the Problem Statement
Import Libraries and Datasets
Practice Opportunity #1 [Optional]
Perform Exploratory Data Analysis
Create Training and Testing Datasets
XG-Boost Algorithm Overview
Train an XG-Boost Algorithm Using Scikit-Learn
Evaluate Trained Model Performance
Practice Opportunity #2 [Optional]
Final Capstone Project
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
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.
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.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.
