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scikit-learn による教師あり学習

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

これまでの学習内容

• 教師あり学習の手法を用いて予測モデルを構築する

• 回帰問題と分類問題の両方に使用

• 未学習と過学習

• データを分割する方法

• 交差検証

これまでの学習内容

• データ前処理の方法

• モデル選択

• ハイパーパラメータ調整

• モデル性能評価

• パイプラインの使用

次回の学習内容

• Pythonでのツリーベースモデルによる機械学習

• Pythonでの機械学習の前処理

• Python におけるモデル検証

• Pythonで機械学習のためのフィーチャーエンジニアリング

• Pythonでの教師なし学習

• 機械学習プロジェクト

ありがとうございました！

scikit-learn による教師あり学習