This course will help us to evaluate and compare the models we have developed in previous courses. So far we have developed techniques for regression and classification, but how low should the error of a classifier be (for example) before we decide that the classifier is "good enough"? Or how do we decide which of two regression algorithms is better?
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Python Data Products for Predictive Analytics
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Informações sobre o curso
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Understand the definitions of simple error measures (e.g. MSE, accuracy, precision/recall).
Evaluate the performance of regressors / classifiers using the above measures.
Understand the difference between training/testing performance, and generalizability.
Understand techniques to avoid overfitting and achieve good generalization performance.
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Programa - O que você aprenderá com este curso
Week 1: Diagnostics for Data
Week 2: Codebases, Regularization, and Evaluating a Model
Week 3: Validation and Pipelines
Final Project
Avaliações
- 5 stars58,69%
- 4 stars23,91%
- 3 stars13,04%
- 2 stars4,34%
Principais avaliações do MEANINGFUL PREDICTIVE MODELING
Excellent content, but presentation is a bit challenging at times.
The course provided a lot of insights into predictive modeling.
Sobre Programa de cursos integrados Python Data Products for Predictive Analytics

Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.