Imbalanced-learn: modelos de ML con datos desequilibrados

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2 horas
初級
無需下載
分屏視頻
西班牙語(Spanish)
僅限桌面

Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender que es el desbalanceo de clases en Machine leraning y como tratarlo. Aprenderemos las técnicas más avanzadas para trabajar con datos desbalanceados como: bSMOTE, ADASYN, SMOTEEN, etc. También aprenderemos a generar modelos capaces de trabajar con datos desbalanceados. Una gran parte de los problemas de clasificación utilizan datos debalanceadas. Si no se tratan estos casos estaremos generando modelos que no estén funcionando correctamente, pese a que a priori parezca que si. Por eso, en este curso aprenderemos a como tratar este tipo de datos.

您要培養的技能

  • ADASYN

  • SMOTE

  • Machine Learning

  • Python Programming

  • Imbalanced-learn

分步進行學習

在與您的工作區一起在分屏中播放的視頻中,您的授課教師將指導您完成每個步驟:

指導項目工作原理

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