Formation IBM SPSS Modeler : Modèles prédictifs avancés (v18.1.1)
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
This course presents advanced models to predict categorical and continuous targets. Before reviewing the models, data preparation issues are addressed such as partitioning, detecting anomalies, and balancing data. The participant is first introduced to a technique named PCA/Factor, to reduce the number of fields to a number of core fields, referred to as components or factors.
The next units focus on supervised models, including Decision List, Support Vector Machines, Random Trees, and XGBoost. Methods are reviewed to combine supervised models and execute them in a single run, both for categorical and continuous targets.
| Tarif |
A partir de 720,00 € |
| Durée | 1 jour (7h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 720,00 € |
| Durée | 1 jour (7h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Preparing data for modeling
Address general data quality issues
Handle anomalies
Select important predictors
Partition the data to better evaluate models
Balance the data to build better models
Reducing data with PCA/Factor
Explain the idea behind PCA/Factor
Determine the number of components/factors
Explain the principle of rotating a solution
Creating rulesets for flag targets with Decision List
Explain how Decision List builds a ruleset
Use Decision List interactively
Create rulesets directly with Decision List
Exploring advanced supervised models
Explain the principles of Support Vector Machine (SVM)
Explain the principles of Random Trees
Explain the principles of XGBoost
Combining models
Use the Ensemble node to combine model predictions
Improve model performance by meta-level modeling
Finding the best supervised model
Use the Auto Classifier node to find the best model for categorical targets
Use the Auto Numeric node to find the best model for continuous targets
Prérequis
Familiarity with basic modeling techniques, either through completion of the courses Predictive Modeling for Categorical Targets Using IBM SPSS Modeler and/or Predictive Modeling for Continuous Targets Using IBM SPSS Modeler, or by experience with predictive models in IBM SPSS Modeler.
Public
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| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
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Contacter l'organisme |
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| Tarif |
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Objectifs de la formation
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Objectifs de la formation
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| Tarif |
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