コース概要

イントロダクション

  • AdaBoostの特徴と利点の概要
  • アンサンブル学習手法の理解

はじめに

  • ライブラリ(Numpy、Pandas、Matplotlibなど)の設定
  • データセットのインポートまたは読み込み

Pythonを使用したAdaBoostモデルの構築

  • トレーニング用データセットの準備
  • AdaBoostClassifierのインスタンス作成
  • データモデルのトレーニング
  • テストデータの計算と評価

ハイパーパラメータの操作

  • AdaBoostでのハイパーパラメータの探索
  • 値の設定とモデルのトレーニング
  • ハイパーパラメータを調整してパフォーマンス向上

最適な実践方法とトラブルシューティングのヒント

まとめと次回のステップ

要求

  • 機械学習の概念を理解している
  • Pythonプログラミング経験がある

対象者

  • データサイエンティスト
  • ソフトウェアエンジニア
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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