Compilación de un modelo de Machine Learning

Módulo
10 Unidades

Principiante

Estudiante

Científico de datos

Azure

En este módulo, se centrará en un análisis local de los datos mediante scikit-learn y usará un clasificador de árbol de decisión para obtener información de datos meteorológicos y de lanzamiento de cohetes sin procesar.

Objetivos de aprendizaje

En este módulo, comenzará por descubrir:

La importancia de la elección de las columnas.
El procedimiento para dividir los datos a fin de entrenar y probar eficazmente un algoritmo de aprendizaje automático.
El procedimiento para entrenar, probar y puntuar un algoritmo de aprendizaje automático.
El procedimiento para visualizar un modelo de clasificación de árbol.

Sugerencia

Este módulo forma parte de una experiencia de aprendizaje multimodal. Inicie el módulo para ver cómo continuar.

Requisitos previos

Predicción de retrasos en el lanzamiento de cohetes con aprendizaje automático
Visual Studio Code con Python instalado

Introducción min
Ejercicio: Determinación de las columnas que se van a incluir en un modelo de Machine Learning min
Ejercicio: Elección del algoritmo de aprendizaje automático para predecir el éxito del lanzamiento de un cohete min
Ejercicio: División de los datos en conjuntos de entrenamiento y de prueba min
Ejercicio: Entrenamiento y prueba del modelo de Machine Learning para predecir el éxito del lanzamiento de un cohete min
Ejercicio: Puntuación del modelo de Machine Learning de predicción del éxito del lanzamiento de un cohete min
Ejercicio: Visualización del modelo de Machine Learning min
Ejercicio: Predicción del éxito del lanzamiento de un cohete mediante el aprendizaje automático min
Prueba de conocimientos min
Resumen min