PyCaret: Anatomy of Regression

oferecido por
Coursera Project Network
Neste Projeto guiado gratuito, você irá:

How to create a regression environment and compare model performance

Create best performing regression models

Using hyper parameter to tune models

Mostre essa experiência prática em uma entrevista

Clock2 hours 15 mins
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

In this 2 hour and 15 mins long project-based course, you will learn how to ow to set up PyCaret Environment and become familiar with the variety of data preparing tasks done during setup, be able to create, see and compare the performance of several models, learn how to tune your model without doing an exhaustive search, create impressive visuals of models, interpret models with the wrapper around SHAP Library and much more & all this with just a few lines of code. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Requisitos

Familiar with regression models, Sklearn and Python

Habilidades que você desenvolverá

  • PyCaret
  • Machine Learning
  • Python Programming
  • regression
  • Auto ML

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Task 1: Import Data, Initial dataset check and setup Pycaret environment

  2. Task 2: Create regression environment and compare model performance

  3. Task 3: Create best performing regression models

  4. Task 4: Hyper Parameter tuning the models

  5. Task 5: Stacking & Ensemble

  6. Task 6: Visualize and interpret the machine learning model

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.