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。これまでのところ、回帰と分類の手法を開発してきましたが、分類器が「十分に優れている」と判断するには、(たとえば) 分類器の誤差がどの程度低くなければならないでしょうか? あるいは、XNUMX つの回帰アルゴリズムのうちどちらが優れているかをどのように判断すればよいでしょうか?

このコースを終了するまでに、分類器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。これは、開発したモデルが新しい (または「まだ見たことのない」) データに適切に一般化されていることを確認するために使用できます。