Introduzione
La classificazione è una forma di apprendimento automatico in cui si esegue il training di un modello per prevedere a quale categoria appartiene un elemento. Ad esempio, una clinica sanitaria potrebbe usare dati diagnostici del paziente come altezza, peso, pressione sanguigna e glicemia per prevedere se il paziente è diabetico.
I dati categorici presentano classi anziché valori numerici. Alcuni tipi di dati possono essere numerici o categorici. Ad esempio, il tempo di esecuzione di una gara può essere un tempo numerico in secondi o una classe categorica veloce, media o lenta. Altri tipi di dati possono essere solo categorici ed esprimere, ad esempio, un tipo di forma: cerchio, triangolo o quadrato.
Prerequisiti
- Conoscenza della matematica di base
- Un po’ di esperienza con la programmazione in Python
Obiettivi di apprendimento
Contenuto del modulo:
- Quando usare la classificazione
- Come eseguire il training e la valutazione di un modello di classificazione con il framework Scikit-Learn