Informazioni amministrative
| Titolo | Alberi decisionali |
| Durata | 2 x 45 minuti |
| Modulo | A |
| Tipo di lezione | Lezione |
| Focus | Pratiche — AI Modelling |
| Argomento | Analisi dei dati |
Parole chiave
Illustrazione e preelaborazione dei dati, albero di decisione, costruzione del modello, montaggio e valutazione di un albero di decisione, convalida della croce,
Obiettivi di apprendimento
- imparare le basi degli alberi decisionali
Preparazione prevista
Eventi di apprendimento da completare prima
Obbligatorio per gli studenti
- N/A
Facoltativo per gli studenti
- N/A
Referenze e background per gli studenti
Consigliato per gli insegnanti
- N/A
Materiale didattico
Istruzioni per gli insegnanti
Puoi basare questa classe intorno ai notebook di BME su piattaforme di analisi dei dati (HU)
Schema/orario
| Durata (min) | Descrizione | Concetti | Attività | Materiale |
|---|---|---|---|---|
| 5 | Breve dei compiti da svolgere | Lezione | ||
| 10 | Illustrazione e preelaborazione dei dati | Preelaborazione dei dati | Codifica | Taccuino Jupyter |
| 10 | Definizione di albero decisionale | scikit-learn: Albero delle decisioni | Codifica | |
| 20 | Modello di costruzione | complessità del modello, plotting | Documentazione | |
| 15 | Montaggio e valutazione di un albero decisionale | Adatta | Codifica | |
| 10 | Convalida incrociata | Convalida incrociata | Documentazione | |
| 15 | Modello di valutazione | operazioni in numpy, preelaborazione dei dati (scala), precisione | Codifica | |
| 5 | Osservazioni conclusive | Documentazione |
Riconoscimenti
Il programma Human-Centered AI Masters è stato co-finanziato dal meccanismo per collegare l'Europa dell'Unione europea nell'ambito della sovvenzione CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.