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

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.