Regression using Scikit-Learn

von
Projektnetzwerk der Coursera Community
In diesem Angeleitetes Projekt werden Sie:

Learn how to create Regression Models using Scikit-Learn

Learn about Linear Regression, Regression using Random Forest Algorithm, Regression using Support Vector Machine Algorithm

Clock1.5 hours
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

This project is aimed at students and practitioners of Data Sciences for building Predictive Analytics models for research and commercial purposes. Machine Learning can be used to solve prediction problems for classification and regression. In this project, we discuss about using Machine Learning for building Regression Models. We will use Python Language. In Python, we have many options for building Machine Learning solutions like Tensor Flow, Keras, etc. In this project, we use Scikit-Learn. Scikit-Learn provides a comprehensive array of tools for building regression models. The concepts learnt in this project can be extended to build Neural Networks using Tensor Flow or Keras or any other tool. This Guided Project was created by a Coursera community member.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

Python ProgrammingMachine LearningScikit-Learnregression

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Loading Data

  2. Find the correlation between the dependent variable and the independent variables

  3. Building the Linear Regression Model

  4. Building the Random Forest and Support Vector Machine Regression Models

  5. Exploratory Data Analysis - Part 2

  6. Exploratory Data Analysis

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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