In this enablement, you will explore how to apply the machine learning workflow. The steps from feature extraction to model evaluation are illustrated to ensure a comprehensive understanding of the process. The scenario presented in this learning journey focuses on preventing employee churn, a key business problem addressed using SAP HANA Cloud Machine Learning.
Developing Classification Models with the Python Machine Learning Client for SAP HANA | JP
via SAP Learning
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Syllabus
- SAP HANA による分類の理解
- 分類モデルの概要の提供
- デモシナリオの探索 - 従業員の離職の防止
- SAP HANA による分類の理解
- 環境の設定および SAP HANA データフレームを使用したデータの分析
- SAP HANA 向け Python 機械学習クライアントの設定
- SAP HANA DataFrame を使用したデータの探索と操作
- 環境の設定および SAP HANA データフレームを使用したデータの分析
- 従業員離職データセットの PAL 分類モデルのトレーニング
- モデルトレーニングのデータ処理
- 分類モデルのトレーニング
- 従業員離職データセットの PAL 分類モデルのトレーニング
- モデルの評価とテスト
- モデルパフォーマンスの評価
- テストデータを使用したモデルの一般化
- モデルの評価とテスト