تطبيق وتقييم الغابات العشوائية باستخدام بايثون

يُقدّم هذا المساق تجربة عملية شاملة لتعلّم كيفية تنفيذ وتحليل وتقييم خوارزمية الغابات العشوائية باستخدام لغة بايثون. يركز المساق على مشروع تصنيف حقيقي باستخدام مجموعة بيانات SONAR، ليُرشد المتعلمين خلال جميع مراحل العمل من تحميل البيانات وتجهيزها، وبناء أشجار القرار، وتركيب نموذج الغابات العشوائية. يُطبق المشاركون تقنيات التعلم المراقب، ويحسبون أداء النموذج عبر التحقق المتقاطع، كما يقيمون حدود القرار باستخدام مقاييس نقاء مثل مؤشر جيني. يشرح المساق كذلك طرق تحسين دقة النماذج باستخدام ممارسات مثل التحقق المتقاطع k-fold والعينات العشوائية الفرعية، ليتمكن المتعلم من بناء نموذج موثوق عملياً.

• تطبيق خوارزمية الغابات العشوائية باستخدام بايثون
• تحليل أداء النموذج باستخدام التحقق المتقاطع
• تحسين دقة النماذج عبر تقنيات التحقق المتقاطع والعينات الفرعية

• مهارات حاسوبية وإنترنت أساسية
• القدرة على قراءة التعليمات باللغة الإنجليزية وإتمام الأنشطة التعريفية