/07. Dealing with Real-World Data/9. Handling Unbalanced Data Oversampling, Undersampling, and SMOTE.mp4

/07. Dealing with Real-World Data/9. Handling Unbalanced Data Oversampling, Undersampling, and SMOTE.vtt

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/7. Dealing with Real-World Data/9. Handling Unbalanced Data Oversampling, Undersampling, and SMOTE.mp4

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/19. Projeto 5 - Criando um modelo de identificação de fraude/13. Realizando o undersampling com o RandomUnderSampler na base de transações e analisando a acurácia e o recall/ext1.mp4

/19. Projeto 5 - Criando um modelo de identificação de fraude/15. Utilizando o ClusterCentroids e o NearMiss para o undersampling para o modelo de classificação de fraude/ext1.mp4

/19. Projeto 5 - Criando um modelo de identificação de fraude/34. Testando novas melhorias no modelo# Testando outras formas de realizar o undersampling/ext1.mp4

/19. Projeto 5 - Criando um modelo de identificação de fraude/4. Apresentando o imbalanced-learn e utilizando o undersampling e o oversampling para os nossos dados de crédito/ext1.mp4

/19. Projeto 5 - Criando um modelo de identificação de fraude/6. Revisando o undersampling e o oversampling do imbalanced-learn e visualizando de forma gráfica as novas bases geradas/ext1.mp4

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/~Get Your Files Here !/10 - Cross Validation Techniques/7 -OverSampling and UnderSampling.mp4

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/07 - Dealing with Real-World Data/009 Handling Unbalanced Data Oversampling, Undersampling, and SMOTE.mp4

/07 - Dealing with Real-World Data/009 Handling Unbalanced Data Oversampling, Undersampling, and SMOTE_en.srt

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