This course introduces you to one of the main types of modeling families of supervised Machine Learning: Classification. You will learn how to train predictive models to classify categorical outcomes and how to use error metrics to compare across different models. The hands-on section of this course focuses on using best practices for classification, including train and test splits, and handling data sets with unbalanced classes.Lee mas.
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Las técnicas y herramientas cubiertas en Supervised Machine Learning: Classification son muy similares a los requisitos que se encuentran en los anuncios de trabajo de Científico de datos.
