コース概要

導入

  • データからルールを抽出する理由は何ですか?

Sklearn モジュールの概要 (ディシジョン ツリー/ランダム フォレスト)

スコープルールのインストールと構成

ケーススタディ: 信用デフォルト率の検出

データのインポート

SkopeRules を使用した不均衡な分類

SkopeRules 分類子のトレーニング

ルールの抽出

ルールの融合

分類木と回帰木をサブサンプルに当てはめる

より精度の高いルールの選択

より高精度のルールをテストする

要約と結論

要求

  • Pythonプログラミング経験
  • 機械学習アルゴリズムの知識

観客

  • 開発者
  14 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

お客様の声 (7)

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