In this 2 hours long project-based course, you will learn to build a Logistic regression model using Scikit-learn to classify breast cancer as either Malignant or Benign. We will use the Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set from Kaggle. Our goal is to use a simple logistic regression classifier for cancer classification. We will be carrying out the entire project on the Google Colab environment. You will need a free Gmail account to complete this project. Please be aware of the fact that the dataset and the model in this project, can not be used in real-life. We are only using this data for educational purposes.
Breast Cancer Prediction Using Machine Learning
Breast Cancer Prediction Using Machine Learning
Instructeur : Priya Jha
4 941 déjà inscrits
Inclus avec En savoir plus
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.2
(57 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Learn to Build Logistic Regression Classifier to Classify Cancer as Malignant or Benign
Learn to download dataset directly from Kaggle using Kaggle API
Learn to work with Google Colab in Cloud
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Logistic Regression
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Mining
- Catégorie : Machine Learning
Outils que vous utiliserez
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Un apprentissage pratique
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction and Import Libraries
Download dataset directly from Kaggle
Load & Explore the Dataset
Perform LabelEncoding
Split the data into Independent and Dependent sets and perform Feature Scaling
Building Logistic Regression Classifier
Evaluate the performance of the model
4 images de projet
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
- 5 étoiles
56,14 %
- 4 étoiles
29,82 %
- 3 étoiles
3,50 %
- 2 étoiles
1,75 %
- 1 étoile
8,77 %
Affichage de 3 sur 57
MA
5.0
Révisé le 27 juil. 2025
This is my first guided project using machine learning, and the instructions are clear and easy to follow. It’s boosted my confidence in applying ML within my professional field
RS
5.0
Révisé le 21 août 2025
Very well explained by the instructor
YN
4.0
Révisé le 27 juil. 2021
Wonderful, just right way to guide the beginner to complete his first Machine Learning project.
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