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Coursera Project Network의 Handling Imbalanced Data Classification Problems 학습자 리뷰 및 피드백

4.6
별점
54개의 평가

강좌 소개

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....

최상위 리뷰

AK

2020년 12월 4일

This is an amazing project with nice explanations! If you are into credit scoring and things of that sort, I highly recommend it. I just wished he elaborated more how to detect the threshold values

VT

2020년 8월 16일

Really amazing course. The basics of handling imbalance data are covered really well. Good explanation of how to work with ROC curve and get the right threshold to increase the target metrics.

필터링 기준:

Handling Imbalanced Data Classification Problems의 17개 리뷰 중 1~17

교육 기관: Monika K

2021년 7월 29일

교육 기관: Idris

2020년 9월 21일

교육 기관: Steven M

2021년 3월 10일

교육 기관: Aafreen

2020년 10월 14일

교육 기관: Marwa A E

2020년 8월 3일

교육 기관: Hayan M

2021년 10월 16일

교육 기관: Abekah C K

2020년 12월 5일

교육 기관: Vaibhav T

2020년 8월 16일

교육 기관: Luis Á T M

2020년 9월 24일

교육 기관: Neha G

2020년 8월 25일

교육 기관: Solomon T

2021년 8월 3일

교육 기관: Divyanshu M

2020년 8월 25일

교육 기관: Evgeni N

2022년 3월 22일

교육 기관: Jesus M Z F

2020년 8월 1일

교육 기관: Matta A A S

2021년 1월 25일

교육 기관: Merve D

2020년 9월 29일

교육 기관: Hannah P

2021년 1월 22일