Contents
處理機器學習中真實世界類不平衡的分步指南
從這 3 小時的課程,你會學到
- 在彌合一系列機器學習模型時,如何使用 SMOTE 等資料採樣演算法將訓練資料集轉換為不平衡資料集
- 成本敏感學習領域的演算法如何用於不平衡分類
- 如何使用 SVM 和決策樹等標準演算法的修改版本來考慮類權重
- 將預測機率轉譯為類別標籤( class labels )時如何調整臨界值
- 如何校準不適合使用機率框架的非線性演算法預測的機率
- 如何使用異常值檢測和異常檢測領域的演算法進行不平衡分類
- 如何在訓練期間使用已修改的修改合成演算法以考慮類別分佈( class distribution )
- 如何系統地完成一個不平衡的分類預測建模專案
要求
- 你需要在機器學習方面打下堅實的基礎
- 你需要紮實的 Python 基礎
- 熟悉分類問題將是理想的
課程說明
歡迎來到 Python 中的不平衡分類大師班。
分類預測建模是將標籤分配給示例的任務。 不平衡分類是指樣本在類中的分佈不均等的分類任務。 通常,類分佈嚴重偏斜,因此對於少數類別中的每個示例,多數類別可能有一百甚至一千個示例。 實際的不平衡分類需要使用一套專門的技術、資料準備技術、學習演算法和性能指標。
讓我們看看你將在本課程中學到什麼 :
- 不平衡分類資料集的挑戰和直覺。
- 如何選擇適當的性能指標來評估不平衡分類的模型。
- 如何在拆分為訓練集和測試集以及使用 k 折交叉驗證( k-fold cross-validation )時對不平衡的資料集進行適當的分層( stratify )。
- 在擬合一系列標準機器學習模型時,如何使用 SMOTE 等資料採樣算法將訓練資料集轉換為不平衡資料集。
- 成本敏感學習領域的演算法如何用於不平衡分類。
- 如何使用 SVM 和決策樹等標準演算法的修改版本來考慮類權重。
- 在將預測概率解釋為類別標籤時如何調整臨界值。
- 如何校準不適合使用機率框架的非線性演算法預測的機率。
- 如何使用異常值檢測和異常檢測領域的演算法進行不平衡分類。
- 如何使用修改後的合成演算法,以便在訓練期間考慮類別分佈。
- 如何系統地完成一個不平衡的分類預測建模專案。
本課程的創建是為了線性完成,從開始到結束。 話雖如此,如果你了解基礎知識並在特定方法或問題類型方面需要幫助,那麼你可以直接跳到該部分並開始使用。 本課程旨在讓你在筆記本電腦或台式機上、在螢幕上完成,而不是在平板電腦上完成。
我希望你在你的編輯器旁邊打開課程並在你閱讀示例時運行示例。 本課程不打算被動完成或作為參考文本放置在檔案夾中。 它是一本劇本、工作手冊和指南,旨在讓你邊做邊學,然後將你的新理解應用到工作 Python 示例中。 為了充分利用課程,我建議你使用每個教程中的。 對這些示例做擴展、分解與修復。
感謝你對 Python 中的不平衡分類大師班感興趣。
現在讓我們開始吧!
目標受眾
- 如果你正在學習成為一名機器學習工程師,那麼本課程適合你。
- 如果你是機器學習工程師,那麼本課程適合你。
- 如果你正轉職到機器學習的資料科學家,那麼本課程適合你。
講師簡介
Mike West LogikBot 的創始人
我是 LogikBot 的創始人。我曾在 Microsoft 和 Uber 工作過。我幫助設計了 Microsoft 的資料科學認證課程。如果你對機器學習感興趣,我可以提供幫助。
我從事資料庫工作已有二十多年了。作為全職員工或顧問,我曾為 50 多家不同的公司工作或諮詢過。財富 500 強以及幾家中小型公司。其中包括:Georgia Pacific、SunTrust、Reed Construction Data、Building Systems Design、NetCertainty、The Home Shopping Network、SwingVote、Atlanta Gas and Light 和 Northrup Grumman。
在過去的五年裡,我已經過渡到了令人興奮的應用機器學習世界。我很高興向你展示我所學到的知識,並幫助你進入該領域中最重要的領域之一。
經驗、教育和熱情
我幾乎每天都學到一些東西。我和非常聰明的人一起工作。我是 SQL Server 的所有事物的狂熱學習者,並且熱衷於分享我所學到的知識。我專注的領域是性能調整。 SQL Server 就像一輛異國情調的跑車,它在任何人的手中都可以正常運行,但如果放在熟練的調校師手中,它就會像賽車一樣運行。
認證
證書就像大學學位,是開始學習的一個很好的起點。我是 Microsoft 認證資料庫管理員 (MCDBA)、Microsoft 認證系統工程師 (MCSE) 和 Microsoft 認證培訓師 (MCT)。
個人的
我出生在俄亥俄州,在賓夕法尼亞州長大並接受教育,目前與妻子和兩個孩子住在亞特蘭大。
英文字幕:有
- 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
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