Cervical Cancer Risk Prediction Using Machine Learning

Offert par
Coursera Project Network
Dans ce Projet Guidé, vous :

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
BeginnerDébutant
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

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.

Les compétences que vous développerez

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

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  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

Comment fonctionnent les Projets Guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

Foire Aux Questions

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.