Random Forest

Was ist Model Selection?

Beherrschen Sie die Kunst der Model Selection: Wählen Sie die richtigen Algorithmen, um robuste Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.

ROC Kurve beim maschinellen Lernen: Bewertung der Leistung von Klassifizierungsmodellen mit Sensitivität und Spezifität.

Einführung in Gradient Boosting und die Unterschiede zu AdaBoost.

Verbessern Sie Ihre maschinellen Lernmodelle mit Ensemble Learning. Lernen Sie, wie Sie mehrere Modelle kombinieren können.

Verbessern Sie Ihre Machine Learning Modelle mit AdaBoost, einer Technik zur Steigerung der Genauigkeit bei Klassifizierungsaufgaben.

Verbessern Sie Ihre Machine Learning-Modelle mit XGBoost: Ein leistungsstarkes Open-Source-Tool für verbesserte Genauigkeit und Leistung.

Erklärung von Holdout- und k-Fold Cross Validation und deren Umsetzung in Python mit Code-Beispiel.

Verbessern Sie Ihre ML-Projekte mit Scikit-Learn. Nutzen Sie leistungsstarke Algorithmen für die Datenanalyse und prädiktive Modellierung.

Erklärung des Random Forest Algorithmus mit Beschreibung von Decision Trees und Anwendungsgebieten.