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कोर्स विवरण
रेखीय और लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए Python statsmodels का उपयोग करें
रैखिक प्रतिगमन और लॉजिस्टिक प्रतिगमन दो सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले सांख्यिकीय मॉडल हैं। वे मास्टर चाबियों की तरह काम करते हैं, जो आपके डेटा में छिपे रहस्यों को खोल देती हैं। इस पाठ्यक्रम में, आप सरल रैखिक और लॉजिस्टिक रिग्रेशन को फिट करने के कौशल हासिल करेंगे।हैंड्स-ऑन अभ्यासों के माध्यम से, आप वास्तविक दुनिया के डेटासेट्स में वेरिएबल्स के बीच संबंधों का अन्वेषण करेंगे, जिसमें मोटर बीमा दावे, ताइवान के घरों की कीमतें, मछलियों के आकार, और भी बहुत कुछ शामिल है।
जानें कि पूर्वानुमान कैसे करें और मॉडल फिट का आकलन कैसे करें
आप इस 4-घंटे के पाठ्यक्रम की शुरुआत यह सीखकर करेंगे कि रिग्रेशन क्या है और लीनियर तथा लॉजिस्टिक रिग्रेशन में क्या अंतर है, साथ ही दोनों को कैसे लागू करना है। इसके बाद, आप यह सीखेंगे कि डेटा पर पूर्वानुमान लगाने के लिए रैखिक प्रतिगमन मॉडल का उपयोग कैसे करें, साथ ही मॉडल ऑब्जेक्ट्स को भी समझेंगे।जैसे-जैसे आप आगे बढ़ेंगे, आप सीखेंगे कि अपने मॉडल की उपयुक्तता का आकलन कैसे करें, और यह कैसे जानें कि आपका रैखिक प्रतिगमन मॉडल कितना अच्छी तरह फिट बैठता है। अंत में, आप वास्तविक डेटा पर पूर्वानुमान लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडलों में और गहराई से जाएंगे।
Python प्रतिगमन विश्लेषण की मूल बातें सीखें
इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आप अपने डेटा से पूर्वानुमान लगाना, मॉडल प्रदर्शन को मापना, और मॉडल फिट से जुड़ी समस्याओं का निदान करना जान जाएंगे। आप समझेंगे कि रिग्रेशन विश्लेषण के लिए Python statsmodels का उपयोग कैसे करें और इन कौशलों को वास्तविक जीवन के डेटा सेट्स पर लागू करने में सक्षम होंगे।पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Simple Linear Regression Modeling
आप इस लोकप्रिय सांख्यिकीय मॉडल की बुनियादी बातें, regression क्या है, और linear व logistic regressions में अंतर क्या है, यह सीखेंगे। इसके बाद, आप numeric और categorical explanatory variables के साथ simple linear regression models फिट करना सीखेंगे, और model coefficients का उपयोग करके response और explanatory variables के बीच संबंध को समझाएँगे।
- दो वैरिएबल्स की कहानी50 XP
- Response वैरिएबल कौन-सा है?50 XP
- दो संख्यात्मक वैरिएबल्स का विज़ुअलाइज़ेशन100 XP
- लिनियर रिग्रेशन फिट करना50 XP
- इंटरसेप्ट का अनुमान लगाएँ50 XP
- स्लोप का अनुमान लगाएँ50 XP
- ols() के साथ linear regression100 XP
- श्रेणीबद्ध explanatory वैरिएबल50 XP
- संख्यात्मक बनाम श्रेणीबद्ध का विज़ुअलाइज़ेशन100 XP
- श्रेणी के अनुसार औसत निकालना100 XP
- श्रेणीबद्ध explanatory वैरिएबल के साथ linear regression100 XP
2
Predictions और model objects
इस चैप्टर में, आप सीखेंगे कि Taiwanese house prices और Facebook विज्ञापन clicks पर predictions बनाने के लिए linear regression models का उपयोग कैसे करें। आप model objects के साथ practically काम करके अपनी regression स्किल्स को बढ़ाएँगे, "regression to the mean" की अवधारणा समझेंगे, और किसी डेटासेट में variables को transform करना सीखेंगे।
3
Model fit का आकलन
इस चैप्टर में, आप मॉडल से सवाल पूछकर उसके fit का आकलन करना सीखेंगे। आप जानेंगे कि कोई linear regression model कितना अच्छा फिट होता है इसे quantify कैसे करें, visualizations की मदद से model की समस्याओं का निदान कैसे करें, और हर observation के leverage और influence को समझकर मॉडल तैयार करें।
4
Simple Logistic Regression Modeling
Logistic regression models फिट करना सीखिए। वास्तविक डेटा का उपयोग करके, आप यह भविष्यवाणी करेंगे कि कोई ग्राहक अपना बैंक अकाउंट बंद करेगा या नहीं—इसे probabilities of success और odds के रूप में व्यक्त करेंगे—और confusion matrices की मदद से model performance को quantify करेंगे।
Python में statsmodels के साथ Regression परिचय
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