Arbres de décision, forêts aléatoires, AdaBoost & XGBoost dans R Studio

Souhaitez-vous être un expert dans l'utilisation des arbres de décision de régression et de classification pour résoudre les problèmes métier? Ce cours couvre les bases de R et RStudio et les ensembles de données intégrés de R, y compris toutes les étapes que vous devez suivre lors de l'utilisation des arbres de décision de RStudio ’ pour résoudre les problèmes métier. Les arbres de décision sont très répandus parmi les scientifiques à la recherche d'un outil de soutien qui leur permet de prendre des décisions d'affaires durables. Bien qu'un simple arbre de décision ait des inconvénients de précision, la bonne nouvelle est que les variantes et les techniques avancées peuvent aider à augmenter sa précision, ce que vous allez apprendre dans ce cours. Vous apprendrez les méthodes avancées qui conviennent aux scénarios où l'objectif est d'atteindre une précision maximale aux dépens de l'interprétabilité des modèles. En apprenant à utiliser un arbre de décision, vous serez en mesure de segter les populations et les régions et d'identifier les différentes variables prédictives.

Vous allez être introduit dans les différentes méthodes de saisie des données dans R et le paramètre utilisé pour créer une quantité spécifique de segments dans un histogramme. Ensuite, vous découvrirez que l'apprentissage automatique fait référence à la programmation d'un ordinateur pour maximiser ou minimiser les critères de rendement en fonction des données antérieures. La machine utilise ces données antérieures pour améliorer son efficacité dans l'exécution d'une tâche. Diverses organisations utilisent cette information pour formuler des stratégies commerciales et prendre des décisions opérationnelles efficaces à l'aide de modèles prédictifs et prescriptifs. Vous compriserez que nous supposons la forme fonctionnelle de la relation entre le prédicteur et la variable prévue dans l'approche paramétrique de l'apprentissage automatique. Par contre, dans le processus non paramétrique, nous n'assumons aucune forme fonctionnelle de la relation entre le prédicteur et la variable prévue. Le cours abordera les étapes de l'élaboration de la formulation du modèle d'apprentissage automatique.

Ensuite, vous allez apprendre à utiliser un arbre de régression pour des variables cibles quantitatives continues et une arborescence de classification pour des variables de cible catégorielles distinctes. Les trois méthodes de prédiction avancées qui permettent d'analyser un groupe basé sur des arbres (ensachage, forêt aléatoire et dynamisation) seront également discutées. Le critère le plus important à prendre en compte lors de la création d'un modèle est d'avoir une bonne connaissance commerciale du problème que vous essayez de résoudre. Vous comprrez alors que le temps consacré à la préparation de vos données aura un impact sur les performances du modèle. La compréhension des facteurs qui influencent les variables d'intérêt vous donnera une base solide dans vos efforts pour créer des modèles efficaces. Enfin, vous étudierez l'imputation de valeurs manquantes dans R, l'analyse univariée et EDD, la création de variable factice et la matrice de corrélation. Ce cours intéressera les analystes d'affaires, les cadres de direction ou les étudiants intéressés à en apprendre davantage sur les arbres de décision. Pourquoi attendre? Commencez ce cours aujourd'hui et devenez un expert en résolution de problèmes.