Course Outline

소개

  • Random Forest 기능 및 장점 개요
  • 의사결정 트리 및 앙상블 방법 이해

시작하기

  • 라이브러리 설정(Numpy, Pandas, Matplotlib 등)
  • Random Forest의 분류 및 회귀
  • 사용 사례 및 예시

구현 Random Forest

  • 훈련을 위한 데이터 세트 준비
  • 기계 학습 모델 훈련
  • 정확성 평가 및 개선

Random Forest에서 하이퍼파라미터 조정

  • 교차 검증 수행
  • 무작위 검색과 그리드 검색
  • 훈련 모델 성능 시각화
  • 하이퍼파라미터 최적화

모범 사례 및 문제 해결 팁

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신러닝 개념에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험

청중

  • 데이터 과학자
  • 소프트웨어 엔지니어
  14 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

회원 평가 (4)

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