Handling Imbalanced Data Classification Problems

4.8
Sterne
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von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

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
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

Predictive ModellingSMOTEData ResamplingImbalanced DataReceiver Operating Characteristic (ROC)

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  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

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

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Häufig gestellte Fragen

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