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Developing Classification Models with the Python Machine Learning Client for SAP HANA | BR /
Avaliação e teste do modelo

Compreensão da classificação com o SAP HANA

Fornecer uma síntese de modelos de classificação15 min
Explorando o cenário de demonstração – Como evitar a desistência de colaboradores10 min
Quiz

Configuração do ambiente e análise de dados com os dataframes do SAP HANA

Treinamento de um modelo de classificação PAL para o conjunto de dados Desistência de funcionários

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Avaliação e teste do modelo

Knowledge quiz

It's time to put what you've learned to the test, get 3 right to pass this unit.

There are two correct answers.

Sempre use o conhecimento de domínio para selecionar recursos.

Considere o problema empresarial antes de iniciar o modelo.

Certifique-se de que o teste do modelo seja feito apenas no conjunto de dados de treinamento.

Use o erro médio quadrático (EMQ) como métrica de avaliação primária.

Choose the correct answer.

A precisão geral de modelos de regressão ou previsões.

O fluxo estrutural e a lógica dos modelos de árvore de decisão.

As métricas de performance de um algoritmo de classificação.

Os atributos dimensionais dos dados para melhores análises.

There are three correct answers.

Precisão para medir previsões positivas verdadeiras para uma classe.

Recall para determinar a sensibilidade na detecção de casos positivos.

Pontuação F1 para equilibrar a precisão e os trade-offs de recall.

REMQ para analisar as taxas de erro de previsão globais.