推荐课程：Python 数据科学：分类建模

4 月 30, 2025 #KNN, #Python, #不平衡数据, #决策树, #分类建模, #数据分析, #数据科学, #机器学习, #特征工程, #逻辑回归

大家好！今天我想和大家分享一门非常实用的课程——《Python 数据科学：分类建模》。这是一门基于项目的实操课程，旨在帮助你掌握Python中分类建模和监督机器学习的基础知识。

在课程的开始，我们将回顾Python数据科学工作流程，讨论分类算法的主要目标和类型，并深入探讨我们将在整个课程中使用的分类建模步骤。你将学习如何进行探索性数据分析（EDA），利用特征工程技术（如缩放、虚拟变量和分箱），并将数据准备为训练集、测试集和验证集。

接下来，我们将构建K最近邻（KNN）和逻辑回归模型，理解如何解释其系数，并使用混淆矩阵和准确率、精确率、召回率等指标来评估模型性能。课程还将涵盖不平衡数据建模的技术，包括阈值调整、过采样和SMOTE等采样方法，以及在模型成本函数中调整类别权重。

在整个课程中，你将扮演Maven National Bank的风险管理部门数据科学家的角色。你将运用所学知识，使用Python探索数据，构建分类模型，以准确判断客户的信用风险水平（高、中、低）。

课程的最后，我们将学习构建和评估决策树模型，利用Python进行模型的拟合、可视化和微调，最后应用知识到更先进的集成模型，如随机森林和梯度提升机。

这门课程提供9.5小时的高质量视频，18个作业，9个测验，2个项目，以及一份包含250多页的《Python 数据科学：分类》电子书和可下载的项目文件及解决方案。作为一名商业智能专业人士或有志成为数据科学家的你，这门课程绝对是一个极好的选择。

如果你准备好深入学习Python数据科学和分类建模，不妨加入这门课程，享受终身访问的特权！

祝学习愉快！
——Chris Bruehl（数据科学专家及Maven Analytics首席Python讲师）