Handling Imbalanced Data Classification Problems

4.7
étoiles
34 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
Dans ce projet guidé, vous :

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

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.

Les compétences que vous développerez

Predictive ModellingSMOTEData ResamplingImbalanced DataReceiver Operating Characteristic (ROC)

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. 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

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

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