Plan du cours

Introduction

  • Pourquoi extraire des règles des données ?

Vue d'ensemble des modules Sklearn (Arbre de décision/Forêt aléatoire)

Installation et configuration des modules Sklearn

Étude de cas : Détection des taux de défaut de crédit

Importation de données

Utilisation de SkopeRules pour la classification déséquilibrée

Entraînement du classificateur SkopeRules

Extraction des règles

Fusionner les règles

Ajustement des arbres de classification et de régression aux sous-échantillons

Sélection de règles de plus grande précision

Test des règles de plus grande précision

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Python expérience en programmation
  • Connaissance des algorithmes d'apprentissage automatique

Audience

  • Développeurs
  14 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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