Cervical Cancer Risk Prediction Using Machine Learning

oferecido por
Coursera Project Network
Neste projeto guiado, você irá:

U​nderstand the theory and intuition behind XGBoost Algorithm

P​reform exploratory data analysis

Develop, train and evaluate XG-Boost classifier model using Scikit-Learn

Clock2 hours
BeginnerBásico
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

In this hands-on project, we will build and train an XG-Boost classifier to predict whether a person has a risk of having cervical cancer. Cervical cancer kills about 4,000 women in the U.S. and about 300,000 women worldwide. Data has been obtained from 858 patients and include features such as number of pregnancies, smoking habits, Sexually Transmitted Disease (STD), demographics, and historic medical records.

Habilidades que você desenvolverá

  • Data Analysis
  • Machine Learning
  • classification
  • Artificial Intelligence(AI)

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Task #1: Understand the Problem Statement and Business Case

  2. Task #2: Import Libraries and Datasets

  3. Task #3: Perform Exploratory Data Analysis

  4. Task #4: Perform Data Visualization

  5. Task #5: Prepare the data before Model Training

  6. Task #6: Understand the Theory and Intuition Behind XG-Boost

  7. Task #7: Train and Evaluate XG-Boost Algorithm

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.