Imbalanced-learn: modelos de ML con datos desequilibrados

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학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.
2 horas
초급
다운로드 필요 없음
분할 화면 동영상
스페인어
데스크톱 전용

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.

개발할 기술

  • ADASYN

  • SMOTE

  • Machine Learning

  • Python Programming

  • Imbalanced-learn

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문