WS DATA

它抓取或收集推文，清理和预处理文本数据，提取特征，构建用于情感分析的分类器（例如朴素贝叶斯），并评估模型。

培养的技能：文本预处理、情感分析和基本 NLP 技术。
数据集：Twitter 情绪数据集
资源：使用 Python 进行情感分析
项目5：银行欺诈检测
该项目的重点是识别银行数据集中的欺诈交易。您将应用高级分类算法来检测异常。

分析和清理数据集，应用重采样技术来解决类别不平衡 巴哈马电话数据 问题，使用监督学习算法（例如随机森林），并使用 ROC-AUC 等指标评估模型准确性。

开发的技能：异常检测、监督学习、集成方法（例如 XGBoost、随机森林）。
数据集：
资源：Python中的欺诈检测、R 中的欺诈检测
项目 6：农业预测模型
在这个项目中，您将帮助农民根据有限的土壤特性为他的田地选择最好的作物。农民只能测量四个基本土壤参数之一：氮含量、磷含量、钾含量或 pH 值。

您的任务是确定哪种土壤指标是作物选择最重要的预测因子，使其成为经典的性状选择问题。

培养的技能：使用 scikit-learn 进行特征选择、数据分析和预测建模。
资源：农业项目指导预测模型（包括数据集）
项目 7：预测医疗保健中的心脏病
在此项目中，您将使用健康数据来预测患者患心脏病的可能性。通过应用数据挖掘技术，您将发现导致心脏病的模式和风险因素，有助于改善早期诊断和治疗计划。

它预处理和清理数据集，探索特征之间的相关性，训练逻辑回归或决策树等模型，并使用准确性、精确度和召回率等评估指标。

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