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Introduction to tree models with Python

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Forks: 6
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Indexierte Issues: 22

Vorherrschende Sprache: Python
Lizenz: Keine Lizenzdaten
Letzter GitHub-Push: 27.3.2024
Zuletzt indexiert: 14.9.2026
Beitragsleitfaden: Beitragsleitfaden
Verhaltenskodex: Verhaltenskodex
Anfänger-Labels: Keine Anfänger-Labels indexiert
PR-Merge-Kennzahlen: Keine gemergten PRs in 30 T.

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Idea for an exercise: Build your own decision tree Offen

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Visualisation to explain boosting Offen

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Exercises for section 1 (introduction) Offen

carpentries-incubator/machine-learning-trees-python#4 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Exercises for section 2 (decision tree) Offen

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Exercises for section 3 (Variance) Offen

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Exercises for section 4 (boosting) Offen

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Exercises for section 5 (bagging) Offen

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Exercises for section 6 (random forest) Offen

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Exercises for section 7 (gradient boosting) Offen

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Exercises for section 8 (performance) Offen

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Add formula/definition of gini impurity Offen

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Consider adding section on variable importance Offen

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Add pubmed link to papers using tree models for mortality prediction Offen

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Add note that random forest restricts variables on a node level Offen

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Add logistic regression as a baseline in the evaluation/performance section Offen

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Add calibration to the evaluation/performance section Offen

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Discussion of regression should be moved to later in the workshop. Offen

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Post DUSC Instructor thoughts Offen

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`base_estimator -> estimator in recent sklearn` Offen

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Node.js 16 actions are deprecated Offen

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Transition to new Carpentries workbench Offen

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Migrating this lesson to the Workbench 2025 Offen

carpentries-incubator/machine-learning-trees-python#32 · 3 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026

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