Per seguire il modulo Scikit-learn è necessaria la conoscenza di Python.
MODULO DIDATTICO
SciKit-Learn
Guida completa a Scikit-learn, coprendo dataset, normalizzazione, codifica, split, convalida incrociata e tuning iperparametri.
LIVELLO
Da Beginner ad Advanced
PREREQUISITI
Python per la ds
DURATA TOTALE
1 ora
LEZIONI
100% on demand
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QUESTO MODULO DIDATTICO IN
Descrizione
L’approfondimento su Scikit-learn fornisce una panoramica completa di questa libreria fondamentale per il Machine Learning in Python. Inizia con un’introduzione a Scikit-learn e copre l’uso di dataset standard e sintetici, normalizzazione e standardizzazione dei dati. Include la codifica one-hot, lo split dei dataset e la convalida incrociata. Si conclude con tecniche avanzate per il tuning automatico degli iperparametri, offrendo un quadro completo e pratico per la costruzione e l’ottimizzazione dei modelli di Machine Learning.
Elenco lezioni del modulo
- Intro a SciKit-Learn
- Dataset Standard e Sintetici
- Normalizzazione e Standardizzazione
- Codifica One-Hot
- Split Dataset e Convalida Incrociata
- Tuning Automatico degli Iperparametri