Imbalanced-learn: modelos de ML con datos desequilibrados

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在此指导项目中,您将:
2 horas
初级
无需下载
分屏视频
西班牙语(Spanish)
仅限桌面

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.

您要培养的技能

  • ADASYN

  • SMOTE

  • Machine Learning

  • Python Programming

  • Imbalanced-learn

分步进行学习

在与您的工作区一起在分屏中播放的视频中,您的授课教师将指导您完成每个步骤:

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