Effectively Dealing with Imbalance Classes

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Import dataset and perform EDA & visualizations

Become familiar with the variety of under sampling techniques, their advantages & dis-advantages and implement them.

Clock2 Hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this 2 hour guided project you will learn how to deal with imbalance classification problems in a profound manner, applying several resampling strategies and visualizing the effects of resampling on imbalance classification dataset. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Навыки, которые вы получите

  • ADASYN
  • SMOTETomek
  • SMOTE
  • Machine Learning
  • Data Visualization (DataViz)

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Task 1: Importing data, Exploratory data analysis & visualizations

  2. Task 2: Applying under sampling strategies: Random & TomekLinks

  3. Task 3: Applying over sampling strategies: SMOTE & SVMSMOTE

  4. Task 4: Combining Over & Under Sampling strategies: SMOTETomek

  5. Task 5: Metrics Discussion & Comparison of impact of all the strategies

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Преподаватели

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Coursera Footer

Начните карьеру или продвиньтесь по карьерной лестнице

Смотреть популярные темы

Популярные курсы и статьи

Получите диплом или сертификат онлайн

Coursera

Сообщество

Еще

Учитесь, где угодно
Загрузить из App StoreЗагрузить в Google Play
Placeholder