大学ネットワーク

意味のある予測モデリング

説明

このコースは、以前のコースで開発したモデルを評価および比較するのに役立ちます。 これまで、回帰と分類の手法を開発してきましたが、分類器が「十分に良い」と判断する前に、分類器のエラーを(たとえば)どのくらい低くする必要がありますか? または、XNUMXつの回帰アルゴリズムのどちらが優れているかをどのように判断しますか?

このコースを修了すると、分類子を評価および比較できる診断手法と、さまざまな回帰および分類シナリオで使用できるパフォーマンス測定に慣れることができます。 また、トレーニング/検証/テストパイプラインについても学習します。これを使用して、開発するモデルが新しい(または「見えない」)データに適切に一般化されることを確認できます。

価格:無料で登録!

言語: 英語

字幕: 英語

意味のある予測モデリング –カリフォルニア大学サンディエゴ校