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Use R to identify fraudulent credit card transactions with a variety of classification methods.
Create, train, and evaluate decision tree, naïve Bayes, and Linear discriminant analysis classification models using R
Generate synthetic samples to improve the performance of your models.
Welcome to Predicting Credit Card Fraud with R. In this project-based course, you will learn how to use R to identify fraudulent credit card transactions with a variety of classification methods and use R to generate synthetic samples to address the common problem of classification bias for highly imbalanced datasets—the class of interest (fraud) represents less than 1% of the observations. Class imbalance can make it difficult to detect the effect independent variables have on fraud, ultimately leading to higher misclassification rates. Fixing the imbalance allows the minority class (fraud) to be better learned by the classifier algorithms. After completing the project, you will be able to apply the methods introduced in the project to a wide range of classification problems that typically confront class imbalance, including predicting loan default, customer churn, cancer diagnosis, early high school dropout risk, and malware detection. 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.
Data Analysis
Machine Learning
R Programming
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
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
por JM
6 de abr. de 2021Very thorough and enlightening demonstration of the classification on unbalanced data sets.
por GM
8 de abr. de 2021Very knowledgeable instructor. Excellent information.
por CP
29 de ene. de 2023Valuable information about imbalanced dataset , recall and precision, SMOTE, caret package.
por JB
2 de abr. de 2021Very intriguing course and example application. Very informative and practical approaches to addressing imbalances in data. Excellent instructor and great course.
Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.
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