Überwachtes maschinelles Lernen

Datenwissenschaft verstehen

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Data Science Workflow

Was ist überwachtes maschinelles Lernen?

• Maschinelles Lernen: Vorhersagen aus Daten
• Überwachtes maschinelles Lernen: Vorhersagen aus Daten mit Labels und Merkmalen
  • Empfehlungssysteme
  • Diagnose von biomedizinischen Bildern
  • Erkennen von handgeschriebenen Ziffern
  • Vorhersage der Kundenabwanderung

Fallstudie: Vorhersage von Kundenabwanderungen

Fallstudie: Vorhersage von Kundenabwanderungen

Fallstudie: Vorhersage von Kundenabwanderungen

Fallstudie: Vorhersage von Kundenabwanderungen

Fallstudie: Vorhersage von Kundenabwanderungen

Fallstudie: Vorhersage von Kundenabwanderungen

Fallstudie: Vorhersage von Kundenabwanderungen

Zusammenfassung zum überwachten maschinellen Lernen

• Macht Vorhersagen anhand von Daten
• Daten haben Eigenschaften und Kennzeichnungen
  • Label / Kennzeichnung: Was wir vorhersagen wollen
  • Features / Merkmale: Daten, die das Label vorhersagen könnten
• Das trainierte Modell kann Vorhersagen treffen

Modellbewertung

Teile historische Daten in Trainings- und Testdatensätze auf

Modellbewertung

Modellbewertung

Modellbewertung

• Bei seltenen Ereignissen ist es wichtig, beide Ergebnisse zu überprüfen
• Das Modell hat eine Genauigkeit von 0 % bei der Vorhersage eines tatsächlichen Abwanderungsergebnisses

Lass uns üben!

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