Predict Career Longevity for NBA Rookies using Scikit-learn

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

Visualize data for insights

Create binary classification model using logistic regression

Clock1 hour
BeginnerDébutant
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

By the end of this project, you will be able to apply data analysis to predict career longevity for NBA Rookie using python. Determining whether a player’s career will flourish or not became a science based on the player’s stats. Throughout the project, you will be able to analyze players’ stats and build your own binary classification model using Scikit-learn to predict if the NBA rookie will last for 5 years in the league if provided with some stats such as Games played, assists, steals and turnovers …. etc. 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

  • Data Science
  • Python Programming

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. Load the dataset that we will work on

  2. Find insights in our data

  3. Do features selection using correlation heat map

  4. Do binary classification using logistic regression

  5. Adjust the discrimination threshold to increase or decrease the sensitivity to false positives or to other application factors

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.