Informacje administracyjne
| Tytuł | Drzewa decyzyjne |
| Czas trwania | 2 x 45 minut |
| Moduł | A |
| Rodzaj lekcji | Wykład |
| Skupienie | Praktyczne – modelowanie AI |
| Temat | Analiza danych |
Słowa kluczowe
Zestaw danych ilustracja i wstępne przetwarzanie, Drzewo decyzyjne,Model Building, Dopasowanie i ocena drzewa decyzji,Walidacja krzyżowa,
Cele w zakresie uczenia się
- poznaj podstawy drzew decyzyjnych
Oczekiwane przygotowanie
Wydarzenia edukacyjne, które należy ukończyć przed
Obowiązkowe dla studentów
- NIE DOTYCZY
Opcjonalne dla studentów
- NIE DOTYCZY
Referencje i tło dla studentów
Zalecane dla nauczycieli
- NIE DOTYCZY
Materiały do lekcji
Instrukcje dla nauczycieli
Możesz oprzeć tę klasę na notebookach BME na platformach analizy danych (HU)
Zarys/harmonogram czasu
| Czas trwania (min) | Opis | Koncepcje | Działalność | Materiał |
|---|---|---|---|---|
| 5 | Zwięzłe zadania, które należy wykonać | Wykład | ||
| 10 | Zestaw danych ilustracja i wstępne przetwarzanie | Wstępne przetwarzanie danych | Kodowanie | Notatnik Jupyter |
| 10 | Definicja drzewa decyzji | scikit-learn: Drzewo decyzyjne | Kodowanie | |
| 20 | Model budynku | złożoność modelu, wykresowanie | Dokumentacja | |
| 15 | Dopasowanie i ocena drzewa decyzyjnego | Fit | Kodowanie | |
| 10 | Walidacja krzyżowa | Walidacja krzyżowa | Dokumentacja | |
| 15 | Ocena modelu | operacje w numpy, wstępne przetwarzanie danych (skalowanie), dokładność | Kodowanie | |
| 5 | Uwagi końcowe | Dokumentacja |
Potwierdzenia
Program Masters zorientowany na człowieka został współfinansowany przez instrument „Łącząc Europę” Unii Europejskiej w ramach grantu CEF-TC-2020-1 Umiejętności cyfrowe 2020-EU-IA-0068.