Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

🍽️Restaurant Customer Satisfaction : SMOTE, Decision Tree, GridSearchCV , Imbalanced Data🤖

Автор: Non Techie

Загружено: 2024-07-21

Просмотров: 95

Описание:

🍽️Restaurant Customer Satisfaction Classification Using Machine Learning: SMOTE, Decision Tree, and GridSearchCV 🤖

Welcome to our in-depth tutorial on building a machine learning model to classify restaurant customer satisfaction! In this video, we'll walk you through the process of creating a robust classification model using SMOTE for handling imbalanced data, Decision Tree for classification, and GridSearchCV for hyperparameter tuning.

🚀 *What You'll Learn:*
How to handle imbalanced datasets using SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique).
Building a Decision Tree classifier to predict customer satisfaction.
Fine-tuning the model's performance using GridSearchCV for optimal hyperparameters.
Evaluating the model with various metrics to ensure its effectiveness.

📚 *Why This Project?*
Customer satisfaction is crucial for the success of any restaurant. By leveraging machine learning, we can gain valuable insights and predict customer satisfaction, enabling better decision-making and enhanced service quality.

🔧 *Step-by-Step Guide:*
1. **Data Preparation**: Import and clean your dataset, handle missing values, and perform exploratory data analysis (EDA).
2. **Handling Imbalanced Data**: Use SMOTE to balance the dataset and ensure the model performs well on minority classes.
3. **Building the Model**: Implement a Decision Tree classifier and understand its workings.
4. **Hyperparameter Tuning**: Utilize GridSearchCV to find the best hyperparameters and improve the model's accuracy.
5. **Model Evaluation**: Assess the model's performance using accuracy, precision, recall, and other relevant metrics.

🎉 **Get Hands-On Experience**:
Follow along with our practical examples and exercises to gain hands-on experience. By the end of this tutorial, you'll have a solid understanding of how to build and optimize a customer satisfaction classification model.

🔔 **Stay Updated**:
Don't miss out on future tutorials. Hit the notification bell and subscribe to our channel for more videos on machine learning, data science, Python programming, and more. Stay ahead in your journey to becoming a data science expert!

👍 *Ready to dive into customer satisfaction classification using machine learning?* Give this video a thumbs up, share it with your friends, and let's embark on this exciting journey together!

#MachineLearning #CustomerSatisfaction #DecisionTree #SMOTE #GridSearchCV #DataScience #PythonProgramming #AI #TechTutorials #RestaurantAnalytics

---

**Resources**:
Sample Dataset: https://www.kaggle.com/datasets/rabie...
[Scikit-Learn Documentation](https://scikit-learn.org/stable/docum...)
[SMOTE Documentation](https://imbalanced-learn.org/stable/r...)


Feel free to ask any questions in the comments, and let's start building!

🍽️Restaurant Customer Satisfaction : SMOTE, Decision Tree, GridSearchCV , Imbalanced Data🤖

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

🎥 Build a Web Series Recommendation Engine with Streamlit and Nearest Neighbors 📊

🎥 Build a Web Series Recommendation Engine with Streamlit and Nearest Neighbors 📊

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Decision Trees

Decision Trees

Как устроены платежные системы и почему 25-летние монолиты все еще обрабатывают миллиарды транзакций

Как устроены платежные системы и почему 25-летние монолиты все еще обрабатывают миллиарды транзакций

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

Срочное распоряжение покинуть территорию / Вывод войск

Срочное распоряжение покинуть территорию / Вывод войск

Imbalanced Model & Anomaly Detection

Imbalanced Model & Anomaly Detection

Все, что вам нужно знать о теории управления

Все, что вам нужно знать о теории управления

Я в опасности

Я в опасности

🏏 Predicting T20 Cricket Win Probability Using Best Machine Learning Algorithm Logistic Regression🤖

🏏 Predicting T20 Cricket Win Probability Using Best Machine Learning Algorithm Logistic Regression🤖

5 1 Decision Tree max depth grid search review

5 1 Decision Tree max depth grid search review

⚡️ ВСУ внезапно обратились к Путину || Разведка РФ прорвалась в тыл

⚡️ ВСУ внезапно обратились к Путину || Разведка РФ прорвалась в тыл

SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) for Handling Imbalanced Datasets

SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) for Handling Imbalanced Datasets

120 МИЛЛИАРДОВ: КТО и Зачем создал БИТКОИН? Тайна Сатоши Накамото

120 МИЛЛИАРДОВ: КТО и Зачем создал БИТКОИН? Тайна Сатоши Накамото

О влиянии искусственного интеллекта на художественную культуру

О влиянии искусственного интеллекта на художественную культуру

ВСЕ накопители ДАННЫХ: объясняю за 8 минут

ВСЕ накопители ДАННЫХ: объясняю за 8 минут

Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3

Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3

Основы ПЛК: структурированный текст

Основы ПЛК: структурированный текст

The Man Behind Google's AI Machine | Demis Hassabis Interview

The Man Behind Google's AI Machine | Demis Hassabis Interview

MLFlow Tutorial | ML Ops Tutorial

MLFlow Tutorial | ML Ops Tutorial

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com