اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع مهندسی ویژگی و تحلیل مدل‌های XGBoost برای پیش‌بینی امتیازات (مطالعه موردی: تحلیل داده‌های بازی‌های رومیزی)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع مهندسی ویژگی و تحلیل مدل‌های XGBoost برای پیش‌بینی امتیازات (مطالعه موردی: تحلیل داده‌های بازی‌های رومیزی)

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی ویژگی و تفسیرپذیری در مدل‌های پیش‌بینی‌کننده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با ساختار داده‌های بازی‌های رومیزی و پیش‌پردازش اولیه
• 3. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر تهی
• 4. تحلیل آماری و شناسایی توزیع امتیازات بازی‌ها
• 5. استخراج ویژگی‌های عددی از داده‌های متنی و دسته‌بندی‌شده
• 6. تبدیل ویژگی‌های اسمی به کدهای عددی با روش One-Hot Encoding
• 7. استفاده از روش Target Encoding در داده‌های با کاردینالیته بالا
• 8. مهندسی ویژگی‌های زمانی و استخراج تاریخ انتشار بازی‌ها
• 9. تحلیل همبستگی ویژگی‌ها و کاهش ابعاد داده
• 10. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها برای مدل‌های درختی
• 11. ایجاد ویژگی‌های تعاملی و ترکیب متغیرهای مرتبط
• 12. معرفی الگوریتم XGBoost و فلسفه عملکرد آن
• 13. تنظیم پارامترهای پایه در مدل XGBoost
• 14. ارزیابی مدل با استفاده از معیارهای ریشه میانگین مربعات خطا
• 15. اعتبارسنجی متقاطع برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 16. اهمیت تفسیرپذیری در مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 17. استفاده از شاخص اهمیت ویژگی در XGBoost
• 18. تحلیل مدل با استفاده از مقادیر شاپلی
• 19. نمایش تأثیر ویژگی‌ها با نمودارهای خلاصه
• 20. بررسی اثرات غیرخطی ویژگی‌ها بر امتیازات بازی‌ها
• 21. تحلیل تعاملات بین ویژگی‌ها با نمودارهای وابستگی
• 22. کاربرد SHAP در شناسایی رفتارهای غیرعادی مدل
• 23. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از الگوریتم‌های جستجو
• 24. مدیریت عدم تعادل داده‌ها در پیش‌بینی امتیازات
• 25. تفسیر مدل در محیط‌های عملیاتی و کاربردی
• 26. مستندسازی فرآیند مهندسی ویژگی برای بازتولید نتایج
• 27. مقایسه عملکرد مدل‌های خطی با XGBoost در داده‌های بازی
• 28. ارائه گزارش‌های تحلیلی از خروجی‌های مدل برای تصمیم‌گیری
• 29. نکات اخلاقی در جمع‌آوری و تحلیل داده‌های کاربران
• 30. پیش‌بینی امتیاز بازی‌های جدید بر اساس مدل آموزش‌دیده
• 31. به‌روزرسانی مدل با ورود داده‌های جدید
• 32. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های تفسیرپذیر در سیستم‌های پیشنهادی
• 33. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای گزارش نتایج مدل
• 34. استراتژی‌های رفع خطاهای پیش‌بینی در مدل نهایی
• 35. بررسی پایداری مدل در برابر تغییرات توزیع داده‌ها
• 36. خلاصه و چشم‌انداز آینده در مهندسی ویژگی پیشرفته