Handling Imbalanced Data Classification Problems

4.5
estrelas
44 classificações
oferecido por
Coursera Project Network
Neste Projeto Guiado, você irá:

Understand the business problem and the dataset to choose best evaluation metric for the problem

Create imbalanced data classification model using SMOTE data resampling technique

Compute to ROC curve and use to adjust probability threshold

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

In this 2-hour long project-based course on handling imbalanced data classification problems, you will learn to understand the business problem related we are trying to solve and and understand the dataset. You will also learn how to select best evaluation metric for imbalanced datasets and data resampling techniques like undersampling, oversampling and SMOTE before we use them for model building process. At the end of the course you will understand and learn how to implement ROC curve and adjust probability threshold to improve selected evaluation metric of the model. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que você desenvolverá

Predictive ModellingSMOTEData ResamplingImbalanced DataReceiver Operating Characteristic (ROC)

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. Loading and understanding the dataset

  2. Exploring the dataset

  3. Evaluation metric selection

  4. Creating a baseline model

  5. Resampling techniques for imbalanced datasets

  6. Implementing ROC curve

  7. Adjusting probability threshold

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

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Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

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