📊Analyse de données

Mettre en œuvre la validation croisée correctement

Éviter les fuites de données lors de l'évaluation

Analyser l'importance des variables

Comprendre l'importance des variables du modèle

Sélectionner des caractéristiques à l'aide de plusieurs méthodes

Sélectionner les caractéristiques les plus prédictives

Optimiser les hyperparamètres avec Optuna

Optimiser les hyperparamètres d'un modèle

Créer des graphiques de comparaison de distributions

Comparer des distributions de caractéristiques

Ingénierie de caractéristiques temporelles

Extraire des caractéristiques de colonnes datetime

Générer des caractéristiques d'interaction

Découvrir les interactions entre caractéristiques

Traduire des métriques techniques pour les parties prenantes

Expliquer les métriques du modèle aux équipes métier

Créer un ensemble de stacking

Construire des modèles d'ensemble

Implémentation du déploiement fantôme

Déployer de nouveaux modèles de ML en toute sécurité

Structurer une présentation de data science

Structurer des présentations de données

Construire un modèle de prévision

Prévision de données de séries temporelles