Python 資料科學：分類建模

學習 Python 進行資料科學和資料科學監督機器學習，並與頂尖 Python 講師一起建立分類模型！

從這 10 小時的課程，你會學到

掌握 Python 中監督式機器學習與分類建模的基礎知識
對模型特徵和目標進行探索性資料分析
應用特徵工程技術並將資料拆分為訓練集、測試集和驗證集
使用 scikit-learn 建構和解釋 k 近鄰和邏輯迴歸模型
使用混淆矩陣等工具以及準確率、精確率、回想率和 F1 值等指標評估模型效能
學習不平衡資料建模技術，包括閾值調優、取樣方法和調整類別權重
建構、調優和評估用於分類的決策樹模型，包括隨機森林和梯度提昇機等高階整合模型

要求

我們強烈建議您在學習本課程之前先學習我們的資料準備與探索性資料分析 (EDA) 和迴歸分析課程。
Jupyter Notebook（免費下載，我們將引導您完成安裝）。
建議您熟悉 Python 和 Pandas 的基礎知識，但這不是必要的。

課程說明

這是一門實用、以專案為基礎的課程，旨在幫助您掌握 Python 中分類建模和監督式機器學習的基礎知識。

我們將首先回顧 Python 資料科學工作流程，討論分類演算法的主要目標和類型，並深入探討貫穿整個課程的分類建模步驟。

您將學習如何進行探索性資料分析 (EDA)，如何運用特徵工程技術（例如縮放、虛擬變數和分箱），以及如何透過將資料拆分為訓練集、測試集和驗證集來準備建模資料。

接下來，我們將擬合 K 近鄰和邏輯迴歸模型，並建立對模型係數的理解，以及如何使用混淆矩陣等工具和準確率、精確率和召回率等指標來評估模型表現。我們還將介紹不平衡資料建模技術，包括閾值調優、過採樣和 SMOTE 等採樣方法，以及如何調整模型成本函數中的類別權重。

在本課程中，你將扮演 Maven National Bank 風險管理部門的資料科學家。你將運用課程中所學的技能，使用 Python 探索數據，並建立分類模型，根據客戶的信用狀況準確判斷其信用風險等級（高、中、低）。

最後，你還將學習建構和評估用於分類的決策樹模型。你將使用 Python 擬合、視覺化和微調這些模型，並將所學知識應用於更高階的整合模型，例如隨機森林和梯度提昇機。

課程大綱：

Python 資料科學入門

介紹資料科學和機器學習領域，回顧必備技能，並介紹資料科學工作流程的各個階段。

分類 101

回顧分類的基礎知識，包括關鍵術語、分類建模的類型和目標以及建模工作流程。

建模前資料準備與探索性資料分析 (EDA)

回顧執行建模所需的資料準備和 EDA 步驟，包括探索目標、特徵及其關係的關鍵技術。

K 近鄰演算法

學習 K 近鄰 (KNN) 演算法如何對資料點進行分類，並練習在 Python 中建立 KNN 模型。

邏輯迴歸

介紹邏輯迴歸，學習模型背後的數學原理，並練習擬合模型和調整正規化強度。

分類指標

學習如何以及何時使用幾個重要的指標來評估分類模型，例如精確率、召回率、F1 分數和 ROC-AUC。

不平衡數據

了解建模不平衡資料的挑戰，並學習改進策略。模型在這些場景下的效能

決策樹

建立並評估決策樹模型，這是一種尋找資料分割點的演算法，能夠最有效地將資料類別區分開來。

整合模型

熟悉整合模型的基礎知識，然後深入研究隨機森林和梯度提昇機等特定模型。

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9.5 小時的高品質視訊課程
18 個作業
9 個小測驗
2 個專案
《Python 資料科學：分類》電子書（250+ 頁）
可下載的專案文件和解決方案
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如果您是商業智慧專業人士或有志成為資料科學家的學員，正在尋找 Python 分類建模的入門課程，那麼這門課程正是為您量身打造的。

祝您學習愉快！

– Chris Bruehl（資料科學專家 & Maven Analytics 首席 Python 講師）

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目標受眾

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講師簡介

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Chris Bruehl Maven Analytics首席Python講師

Chris 是一位經驗豐富的資料科學家，曾在金融服務業擔任資料科學相關職位。他最初接受的是SAS培訓，之後愛上了Python，並將其作為自己的首選工具。Chris 從資料科學領域的實踐者轉型為頂尖資料科學訓練營的教師。他熱愛教學，能夠將複雜的概念分解成易於理解的課程。他擁有北卡羅來納州立大學的分析碩士學位。

字幕：英文

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