Imbalanced-learn: modelos de ML con datos desequilibrados

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2 horas
Principiante
No se necesita descarga
Video de pantalla dividida
Español (Spanish)
Solo escritorio

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.

Habilidades que desarrollarás

  • ADASYN

  • SMOTE

  • Machine Learning

  • Python Programming

  • Imbalanced-learn

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Preguntas Frecuentes