آموزش انتخاب مدل های یادگیری ماشین در پایتون Python
3 ساعت
5.0
انتخاب مدل در پایتون چیست؟ انتخاب مدل (Model Selection) بخشی از علوم یادگیری ماشین (Machine Learning) است که ارتباط بین مدل و داده را بررسی میکند؛ تا تعمیمپذیری (Generalizability) مدلها را بررسی کند و در صورت نیاز راهکارهایی برای رفع این مشکل ارائه دهد. از این رو انتخاب مدل مبحث بسیار مهم در یادگیری ماشین میباشد که نیاز به رعایت اصول آن برای فعالین این حوزه بسیار مهم میباشد. اهمیت یادگیری انتخاب مدل در پایتون چیست؟ اهمیت یادگیری انتخاب مدل در پایتون به شرح زیر است: بهینهسازی عملکرد مدل: انتخاب مدل صحیح میتواند کارایی و دقت مدل را بهبود ببخشد. صرفهجویی در زمان و هزینه: انتخاب مدل مناسب، زمان و هزینه اجرای مدل را کاهش میدهد. بهبود تفسیرپذیری: انتخاب مدل مناسب، میتواند تفسیر نتایج حاصل از آن بسیار مفید باشد. جلوگیری از بروز اشکالات: انتخاب مدل نادرست میتواند منجر به بروز اشکالات و خطاهای جدی در مدل شود و موجب نارضایتی کاربران و تلفات اقتصادی شود. بنابراین، یادگیری انتخاب مدل در پایتون بسیار مهم است و باید با توجه به نیازها و محدودیتهای پروژه، مدل مناسبی را برای دادههای خود انتخاب کرد. در این فرادرس چه چیزی یاد میگیریم؟ در این فرادرس ابتدا به آشنایی با مجموعه داده یا Dataset و فراخوانی مجموعه داده IRIS و بررسی آن میپردازیم؛ سپس رسم نمودار یادگیری برای طبقهبندی، اعتبارسنجی متقابل از عملکرد مدل ۱ و بهینهسازی فراپارامترها را مورد بررسی قرار میدهیم. در انتها، جستوجوی تصادفی و شبکهای فراپارامترها و رسم نمودار جستوجوی شبکهای را به شما مخاطبین عزیز یاد خواهیم داد.
