คอร์สวิเคราะห์ต้นไม้ตัดสินใจ
เชี่ยวชาญการวิเคราะห์ต้นไม้ตัดสินใจสำหรับการทำนายต้นทุนในโลกจริง เรียนรู้การเตรียมข้อมูลให้สะอาด การปรับแต่งโมเดล การจัดการคลาสไม่สมดุล การประเมิน AUC-ROC และการสื่อสารชัดเจนแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เพื่อเปลี่ยนรูปแบบความเสี่ยงซับซ้อนให้เป็นการตัดสินใจทางธุรกิจที่นำไปปฏิบัติได้
ภาระงานที่ยืดหยุ่นตั้งแต่ 4 ถึง 360 ชั่วโมง
ใบรับรองที่ถูกต้องในประเทศของคุณ
ฉันจะเรียนรู้อะไร?
คอร์สวิเคราะห์ต้นไม้ตัดสินใจนี้สอนวิธีกำหนดเป้าหมายต้นทุนสูงชัดเจน สร้างต้นไม้โปร่งใสใน Python หรือ R ปรับแต่ง hyperparameters สำคัญเพื่อประสิทธิภาพเชื่อถือได้ จัดการข้อมูลขาดหาย คลาสไม่สมดุล และค่าผิดปกติ ประเมินโมเดลด้วย ROC, F1 และเครื่องมือสอบเทียบ สื่อสารผลลัพธ์ การแบ่งส่วนความเสี่ยง และคำแนะนำพร้อมใช้งานทางธุรกิจแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคด้วยความมั่นใจ
ข้อดีของ Elevify
พัฒนาทักษะ
- สร้างโมเดลต้นไม้ตัดสินใจ: สร้างโมเดล CART ที่ตีความได้รวดเร็วใน R และ Python
- ปรับแต่งประสิทธิภาพ: ปรับแต่งความลึก การพรุน และน้ำหนักคลาสเพื่อเมตริกที่เฉียบคม
- ประเมินแบบคำนึงถึงต้นทุน: กำหนดเกณฑ์ด้วย AUC, F1 และผลกระทบทางธุรกิจ
- การเตรียมข้อมูลโปร่งใส: ทำความสะอาด เข้ารหัส และสร้างคุณลักษณะสำหรับต้นไม้ชัดเจน
- รายงานผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย: เปลี่ยนผลลัพธ์ต้นไม้เป็นข้อมูล洞察ราคาและความเสี่ยงกระชับ
สรุปที่แนะนำ
ก่อนเริ่มต้น คุณสามารถเปลี่ยนบทและภาระงาน เลือกบทที่ต้องการเริ่มต้น เพิ่มหรือลบบท เพิ่มหรือลดภาระงานของหลักสูตร.สิ่งที่นักเรียนของเราพูด
คำถามที่พบบ่อย
Elevify คืออะไร? มันทำงานอย่างไร?
หลักสูตรมีใบรับรองหรือไม่?
หลักสูตรฟรีหรือไม่?
ชั่วโมงการทำงานของหลักสูตรคืออะไร?
หลักสูตรเป็นอย่างไร?
หลักสูตรทำงานอย่างไร?
ระยะเวลาของหลักสูตรคืออะไร?
ค่าใช้จ่ายหรือราคาของหลักสูตรคืออะไร?
EAD หรือหลักสูตรออนไลน์คืออะไรและทำงานอย่างไร?
หลักสูตร PDF