Data Exploration for Binary Classification: Analyzing the Response Variable

Каждый успешный проект в области machine learning начинается с глубокого понимания целевой переменной, которую вы хотите спрогнозировать. В задачах binary classification отсутствие надлежащего анализа и подготовки отклика может привести к смещенным моделям и вводящим в заблуждение метрикам качества. Этот текстовый курс проведет вас через важнейший первый этап дата-сайенс: exploratory data analysis, сфокусированный на бинарных исходах. Вы получите навыки диагностики дисбаланса классов, выбора подходящих метрик оценки и подведения итогов первичного исследования данных с получением практических выводов. Чему вы научитесь: - Понимать фундаментальную роль целевой переменной в задачах binary classification; - Анализировать распределение классов и определять сложности работы с сильно несбалансированными датасетами; - Применять современные методы, такие как взвешивание классов и resampling, для устранения дисбаланса данных; - Оценивать целевые переменные классификации с использованием надежных метрик, таких как F1-score, precision-recall и ROC-AUC, вместо одной только accuracy; - Выявлять и предотвращать типичные проблемы data leakage на этапе первичного исследования; - Обобщать результаты исследования в структурированный отчет для подготовки датасета к моделированию. Мы начнем с базовой терминологии классификации, после чего перейдем к практическим методам исследования данных. Благодаря понятным текстовым объяснениям и примерам кода вы научитесь проверять, балансировать и финализировать свои данные для machine learning. Этот курс разработан для начинающих дата-аналитиков, начинающих дата-сайентистов и любителей программирования. Продвинутых математических знаний не требуется, однако базовое знакомство с Python и концепциями данных будет плюсом. Начните уверенно исследовать свои данные уже сегодня.