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Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über AdaBoost Merkmale und Vorteile
- Verständnis von Ensemble-Lernmethoden
Erste Schritte
- Einrichten der Bibliotheken (Numpy, Pandas, Matplotlib, usw.)
- Importieren oder Laden von Datensätzen
Aufbau eines AdaBoost-Modells mit Python
- Vorbereiten von Datensätzen für das Training
- Erstellen einer Instanz mit AdaBoostClassifier
- Trainieren des Datenmodells
- Berechnen und Auswerten der Testdaten
Arbeiten mit Hyperparametern
- Untersuchung von Hyperparametern in AdaBoost
- Einstellen der Werte und Trainieren des Modells
- Ändern von Hyperparametern zur Verbesserung der Leistung
Best Practices und Tipps zur Fehlerbehebung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens
- Python Programmiererfahrung
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Software-Ingenieure
14 Stunden