Freestyle
Max und Sophia halten sich diesmal zurück. Anna und Karl dürfen machen, was sie wollen. Na gut, nicht ganz. Im Rahmen der Titanic-Fallstudie wenden sie nun ihr gelerntes Wissen an, ohne dass ihnen jemand anderes hineinredet. Allerdings bekommen sie auch keine weiteren Tipps, sondern sind diesmal auf sich allein gestellt. In den einzelnen Sprints war bspw. nicht immer genügend Zeit dafür, jede Methode mit allen Parametern auszuprobieren. Das holen Anna und Karl nun nach. Können die beiden Trainees ein finales Modell finden, das allen Anforderungen genügt?
Keywords: Tree Ensemble, Hyperparameteroptimierung, Präzision, Multilayer Perceptron, Halving Random Search, Grid Search.
KNIME Videos und Workflows
Titanic_211_Phase_3_Data_Preparation_v10
Titanic_211_Phase_3_Data_Preparation_v10.knwf
Titanic_212_Phase_4_Modeling_TE_HPO
Titanic_212_Phase_4_Modeling_TE_HPO.knwf
Titanic_213_Phase_5_Evaluation_TE
Titanic_213_Phase_5_Evaluation_TE.knwf
Titanic_214_Phase_4_Modeling_TE_Schwelle
Titanic_214_Phase_4_Modeling_TE_Schwelle.knwf
Titanic_215_Phase_5_Evaluation_TE_Schwelle
Titanic_215_Phase_5_Evaluation_TE_Schwelle.knwf
Titanic_216_Phase_6_Deployment_TE_Schwelle
Titanic_216_Phase_6_Deployment_TE_Schwelle.knwf
Anaconda (Python) Jupyter Notebooks
Titanic_211_Phase_3_Data_Preparation_v10.ipynb
Titanic_212_Phase_4_Modeling_MLP.ipynb
Titanic_213_Phase_4_Modeling_MLP_HalvingRandomSearch.ipynb
Titanic_214_Phase_5_Evaluation_MLP_HRS.ipynb
Titanic_215_Phase_4_Modeling_MLP_GridSearch.ipynb
Titanic_216_Phase_5_Evaluation_MLP_GS.ipynb
Titanic_217_Phase_4_Modeling_MLP_GS_Schwelle.ipynb
Titanic_218_Phase_5_Evaluation_MLP_GS_Schwelle.ipynb
Titanic_219_Phase_6_Deployment_MLP_GS_Schwelle.ipynb