XGBoost: Regresión paso a paso con Python |Análisis de datos | Aprendizaje supervisado |Real estate скачать в хорошем качестве

XGBoost: Regresión paso a paso con Python |Análisis de datos | Aprendizaje supervisado |Real estate

Quieres aprender las etapas del machine learning paso a paso con XGB?? En este maravilloso episodio, cubriremos un análisis completo paso a paso del aprendizaje automático para la regresión a través del regresor de gradiente extremo XGBoost usando el Real estate valuation con python JUPYTER NOTEBOOK. Haciendo uso de Pandas para la manipulación de datos, matplotlib para la creación de gráficos, sklearn para llamar a funciones de rendimiento y XGBoost para el regresor y creacion del modelo. XGB regresion y feature engineering Video 2:    • XGBoost y feature engineering: Regresión c...   Los datos: dónde y cuál es el conjunto de datos ¿Análisis exploratorio? ¿Visualización? Selección de variables: elegir las variables a utilizar Imputar y valores perdidos Codificación de variables: variables ficticias, características categóricas y nominales Eliminar variables ( innecesarias ?) Dividir conjunto en entrenamiento y testing Árboles de decisión y potenciación, como funciona el extreme gradient boosting? Hiperparámetros y parámetros: tasa de aprendizaje, profundidad máxima, gpu_id, número de estimadores Construyendo y ajustando el modelo Interpretación de la importancia de la variable Predicción de nuevos valores Medición del desempeño usando coeficiente de determinacion R2 y el mean squared error o error cuadratico medio MSE Sobreajuste (overfitting), desajuste y bajo ajuste del modelo, como saberlo? ¿Cómo mejorar el rendimiento? ¿Ingeniería de variables? Feature Engineering en Video No.2:    • XGBoost y feature engineering: Regresión c...   Tratamiento de los valores extremos (outliers) Creacion o mejora de variables mediante Date y time Selección y eliminacion de variables: elegir las variables a utilizar Video #3 Seleccion de variables con regresion y Recursive Feature elimination:    • XGBoost y seleccion de variables: Regresió...   #4 Ajuste de hiperparametros:    • Regresion XGBoost Ajuste de hiperparametro...   Explicando los hiperparametros del XGB learning rate, max_depth, gamma, Regularization, alpha, child_weight, number of estimators Aplicando Grid Search con gridSearchCV Ejecucion del mejor modelo segun parametros Datos: https://archive.ics.uci.edu/ml/datase... My code??? find it here: https://github.com/raulvalerio/superv... XGB: Clasificacion paso a paso en Python:    • XGBoost: Clasificacion paso a paso con Pyt...   XGBoost y Clasificacion Multi Clases Python | Aprendizaje supervisado | Analisis Datos Calidad Vino:    • XGBoost y Clasificacion Multi Clases Pytho...   Machine learning en Python #Python #Regresion #XGBoost #Sklearn    • Python | Regresion lineal multiple y compr...   Machine learning en R    • Machine Learning   Cualquier comentario o sugerencia es bienvenido. Contacto: raulvalerio@gmail.com My youtube channel in English:    / @rvstats_eng   Algoritmo de Clustering HDBSCAN, Kmeans con R    • Algoritmos de Clustering en R/Rstudio | Cl...   Algoritmos de clustering jerarquicos en R    • Hierarchical Clustering | Agrupamiento jer...   Algoritmos de clustering jerarquicos en python    • V-1: Clustering jerarquico con Python: skl...   Algoritmo HDBSCAN:    • V1: Que es clustering con HDBSCAN | Python...   Algoritmo de K-means: Que es Kmeans y centroides:    • V3: Numero Adecuado de Clusters K-Means | ...   Normalizacion y numero adecuado de clusters:    • V2: Clustering con K-means | Python y mine...   Metodo Elbow, Distorsion e Inercia:    • V1: Clustering con K-means | Python y mine...   Aprendizaje automático Aprendizaje supervisado y no supervisado análisis estadístico Factores Independiente y dependiente entrada y salida Machine learning and supervised learning overfitting, hyperparameter, classifier, classification, matrix input and output, statistical analysis