План на курса

Въведение

    Защо да извличате правила от данни?

Преглед на модулите на Sklearn (Дърво на решенията/Произволна Forrest)

Инсталиране и конфигуриране на skope-правила

Казус от практиката: Откриване на процента на неизпълнение на кредити

Импортиране на данни

Използване на SkopeRules за небалансирана класификация

Обучение на SkopeRules Classifier

Извличане на правилата

Сливане на правилата

Напасване на класификационни и регресионни дървета към подизвадки

Избор на правила с по-висока точност

Тестване на правила с по-висока точност

Обобщение и заключение

Изисквания

  • Python опит в програмирането
  • Познаване на алгоритми за машинно обучение

Публика

  • Разработчици
 14 Hours

Брой участници



Цена за участник

Oтзиви от потребители (1)

Свързани Kурсове

Python Security

14 Hours

From Zero to AI

35 Hours

IBM ODM Decision Management

21 Hours

IBM ODM and Blockchain: Applying Business Rules to Smart Contracts

14 Hours

Managing Business Logic with Drools

21 Hours

Business Rule Management (BRMS) with Drools

7 Hours

Introduction to Drools 6 for Developers

21 Hours

Drools 7 and DSL for Business Analysts

21 Hours

Introduction to Drools 7 for Developers

21 Hours

Drools 6 and DSL for Business Analysts

21 Hours

Drools Rules Administration

21 Hours

jBPM and Drools

14 Hours

OptaPlanner in Practice

21 Hours

Infinispan

28 Hours

JBoss

14 Hours

Свързани Kатегории

1