Informații administrative
| Titlu | Arborii de decizie |
| Durată | 2 x 45 minute |
| Modulul | A |
| Tipul lecției | Prelegere |
| Focalizare | Practică – Modelarea IA |
| Subiect | Analiza datelor |
Cuvinte cheie
Ilustrație și preprocesare set de date, Copac de Decizie, Construcție Model, Fiting și Evaluarea unui Arbore Decizie, Validare Cross,
Obiective de învățare
- aflați elementele de bază ale arborilor de decizie
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Obligatoriu pentru studenți
- N/A
Opțional pentru studenți
- N/A
Referințe și context pentru studenți
Recomandat pentru profesori
- N/A
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
Puteți baza această clasă în jurul notebook-urilor de către BME pe platforme de analiză a datelor (HU)
Schiță/program de timp
| Durată (min) | Descriere | Concepte | Activitate | Material |
|---|---|---|---|---|
| 5 | Prezentare succintă a sarcinilor care trebuie îndeplinite | Prelegere | ||
| 10 | Ilustrare set de date și preprocesare | Preprocesarea datelor | Codificare | Notebook-ul lui Jupyter |
| 10 | Definiția unui arbore decizional | învață: Arbore decizional | Codificare | |
| 20 | Model de clădire | complexitatea modelului, complotarea | Documentație | |
| 15 | Montarea și evaluarea unui arbore decizional | Se potrivesc | Codificare | |
| 10 | Validare încrucișată | Validare încrucișată | Documentație | |
| 15 | Evaluarea modelului | operațiuni în numpy, preprocesare (scalare), precizie | Codificare | |
| 5 | Observații finale | Documentație |
Confirmări
Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.