This course will help us to evaluate and compare the models we have developed in previous courses. So far we have developed techniques for regression and classification, but how low should the error of a classifier be (for example) before we decide that the classifier is "good enough"? Or how do we decide which of two regression algorithms is better?
Ce cours fait partie de la Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics
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À propos de ce cours
Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?
Essayez Coursera pour les affairesCe que vous allez apprendre
Understand the definitions of simple error measures (e.g. MSE, accuracy, precision/recall).
Evaluate the performance of regressors / classifiers using the above measures.
Understand the difference between training/testing performance, and generalizability.
Understand techniques to avoid overfitting and achieve good generalization performance.
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Week 1: Diagnostics for Data
Week 2: Codebases, Regularization, and Evaluating a Model
Week 3: Validation and Pipelines
Final Project
Avis
- 5 stars58,69 %
- 4 stars23,91 %
- 3 stars13,04 %
- 2 stars4,34 %
Meilleurs avis pour MEANINGFUL PREDICTIVE MODELING
The course provided a lot of insights into predictive modeling.
Excellent content, but presentation is a bit challenging at times.
À propos du Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics

Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.