In this hands-on project, we will build and train an XG-Boost classifier to predict whether a person has a risk of having cervical cancer. Cervical cancer kills about 4,000 women in the U.S. and about 300,000 women worldwide.
Cervical Cancer Risk Prediction Using Machine Learning
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Cervical Cancer Risk Prediction Using Machine Learning
Dozent: Ryan Ahmed
2.423 bereits angemeldet
Bei enthalten
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.7
(44 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Understand the theory and intuition behind XGBoost Algorithm
Preform exploratory data analysis
Develop, train and evaluate XG-Boost classifier model using Scikit-Learn
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Data Visualization Software
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Data Import/Export
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Risk Analysis
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Model Evaluation
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: Classification Algorithms
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Task #1: Understand the Problem Statement and Business Case
Task #2: Import Libraries and Datasets
Task #3: Perform Exploratory Data Analysis
Task #4: Perform Data Visualization
Task #5: Prepare the data before Model Training
Task #6: Understand the Theory and Intuition Behind XG-Boost
Task #7: Train and Evaluate XG-Boost Algorithm
Empfohlene Erfahrung
Basic python programming and mathematics.
5 Projektbilder
Dozent
38 Kurse122.511 Lernende
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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