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Plan du cours
Introduction
- Réseaux de neurones artificiels et algorithmes basés sur des arbres de décision
Aperçu des fonctionnalités de XGBoost
- Éléments d'un algorithme de renforcement du gradient
- Accent mis sur la vitesse de calcul et la performance du modèle
- XGBoost vs Régression logistique, Random Forest, et Gradient Boosting standard
L'évolution des algorithmes basés sur les arbres
- Arbres de décision, Bagging, Random Forest, Boosting, Gradient Boosting
- Optimisation du système
- Améliorations algorithmiques
Préparation de l'environnement
- Installation de SciPy et de scikit-learn
Création d'un modèle XGBoost
- Télécharger un ensemble de données
- Résolution d'un problème de classification courant
- Entraîner le modèle XGBoost pour la classification
- Résoudre un problème de régression courant
Suivi des performances
- Évaluer et rendre compte des performances
- Arrêt précoce
Tracer les caractéristiques par importance
- Calculer l'importance des caractéristiques
- Décider des variables d'entrée à conserver ou à écarter
Configuration du renforcement du gradient
- Examiner les courbes d'apprentissage sur les ensembles de données de formation et de validation
- Ajuster le taux d'apprentissage
- Ajuster le nombre d'arbres
Réglage des hyperparamètres
- Améliorer les performances d'un modèle XGBoost
- Concevoir une expérience contrôlée pour ajuster les hyperparamètres
- Search Combinaisons de paramètres
Création d'un pipeline
- Incorporation d'un modèle XGBoost dans un pipeline d'apprentissage automatique de bout en bout
- Réglage des hyperparamètres dans le pipeline
- Techniques de prétraitement avancées
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Expérience dans l'écriture de modèles d'apprentissage automatique .
Audience
- Data scientists
- Ingénieurs en apprentissage machine
14 heures
