Predicting Credit Card Fraud with R

4.5

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提供:
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。
1.5 hours
中級
ダウンロード不要
分割画面ビデオ
英語
デスクトップのみ

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.

あなたが開発するスキル

  • Data Analysis

  • Machine Learning

  • R Programming

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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