Hello everyone and welcome to this new hands-on project on Scikit-Learn Library for solving machine learning classification problems. In this project, we will learn how to build and train classifier models using Scikit-Learn library. Scikit-learn is a free machine learning library developed for python. Scikit-learn offers several algorithms for classification, regression, and clustering. Several famous machine learning models are included such as support vector machines, random forests, gradient boosting, and k-means.


您将学到什么
Evaluate several trained classification models performance using various Key Performance Indicators (KPIs)
Understand the theory and intuition behind XG-Boost classifier model
Train machine learning classifier models using Scikit-Learn library
您将练习的技能
要了解的详细信息

添加到您的领英档案
仅桌面可用
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

在不到 2 个小时的时间内学习、练习和应用为就业做好准备的技能
- 接受行业专家的培训
- 获得解决实训工作任务的实践经验
- 使用最新的工具和技术来建立信心

关于此指导项目
分步进行学习
在与您的工作区一起在分屏中播放的视频中,您的授课教师将指导您完成每个步骤:
Understand the Problem Statement
Import Libraries and Datasets
Practice Opportunity #1 [Optional]
Perform Exploratory Data Analysis
Create Training and Testing Datasets
XG-Boost Algorithm Overview
Train an XG-Boost Algorithm Using Scikit-Learn
Evaluate Trained Model Performance
Practice Opportunity #2 [Optional]
Final Capstone Project
10个项目图片
位教师

学习方式
基于技能的实践学习
通过完成与工作相关的任务来练习新技能。
专家指导
使用独特的并排界面,按照预先录制的专家视频操作。
无需下载或安装
在预配置的云工作空间中访问所需的工具和资源。
仅在台式计算机上可用
此指导项目专为具有可靠互联网连接的笔记本电脑或台式计算机而设计,而不是移动设备。
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




学生评论
17 条评论
- 5 stars
76.47%
- 4 stars
11.76%
- 3 stars
5.88%
- 2 stars
0%
- 1 star
5.88%
显示 3/17 个
已于 Nov 11, 2022审阅
Good. Instructor have explained it quite nicely in limited time.
您可能还喜欢
Coursera Project Network
- 状态:免费试用
- 状态:免费试用
LearnQuest
- 状态:免费试用
University of Michigan
常见问题
购买指导项目后,您将获得完成指导项目所需的一切,包括通过 Web 浏览器访问云桌面工作空间,工作空间中包含您需要了解的文件和软件,以及特定领域的专家提供的分步视频说明。
由于您的工作空间包含适合笔记本电脑或台式计算机使用的云桌面,因此指导项目不在移动设备上提供。
指导项目授课教师是特定领域的专家,他们在项目的技能、工具或领域方面经验丰富,并且热衷于分享自己的知识以影响全球数百万的学生。