Schulungsübersicht

Einführung

  • Warum Regeln aus Daten extrahieren?

Überblick über die Sklearn-Module (Entscheidungsbaum/Zufallsforst)

Installieren und Konfigurieren von Sklearn-Regeln

Fallstudie: Erkennung von Kreditausfallraten

Daten importieren

Verwendung von SkopeRules für unausgewogene Klassifikation

Trainieren des SkopeRules-Klassifikators

Extrahieren der Regeln

Verschmelzen der Regeln

Anpassen von Klassifizierungs- und Regressionsbäumen an Unterstichproben

Auswählen von Regeln mit höherer Präzision

Testen von Regeln mit höherer Präzision

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Python Programmiererfahrung
  • Kenntnisse über Algorithmen des maschinellen Lernens

Publikum

  • Entwickler
  14 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (7)

Kombinierte Kurse

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  21 Stunden

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