Lewati ke konten utama

Kursus

Generalized Linear Models di Python

LanjutanTingkat Keterampilan

Diperbarui 10/2022

Mulai Kursus Gratis

PythonProbability & Statistics

5 jam

16 videos

59 Latihan

4,950 XP

11,907

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Bayangkan Anda dapat menangani data dengan variabel respons yang bersifat biner, cacah, atau kira-kira normal, semuanya dalam satu kerangka. Anda tidak perlu membayangkannya lagi. Inilah kursus Generalized Linear Models di Python! Dalam kursus ini, Anda akan memperluas perangkat regresi Anda dengan model logistik dan Poisson, dengan mempelajari cara melakukan fitting, memahami, menilai kinerja model, dan akhirnya menggunakan model untuk membuat prediksi pada data baru. Anda akan berlatih menggunakan data dari studi dunia nyata seperti keracunan populasi terbesar dalam sejarah, perilaku bersarang kepiting tapal kuda, dan perhitungan pesepeda yang melintasi jembatan di New York City.

Persyaratan

Introduction to Linear Modeling in Python

1

Pengantar GLM

Tinjau model linear dan pelajari bagaimana GLM merupakan perluasan dari model linear untuk jenis variabel respons yang berbeda. Anda juga akan mempelajari komponen dasar GLM dan proses teknis melakukan fitting GLM di Python.

Melampaui regresi linear

Menerapkan model linear

Model linear, kasus khusus dari GLM

Bagaimana membangun GLM?

Tipe data dan keluarga distribusi

Model linear dan variabel respons biner

Membandingkan nilai prediksi

Bagaimana cara menyesuaikan GLM di Python?

Pemasangan model selangkah demi selangkah

Hasil pemodelan menggunakan summary()

Mengekstrak estimasi parameter

2

Pemodelan Data Biner

Bab ini berfokus pada regresi logistik. Anda akan mempelajari struktur data biner, fungsi taut logit, fitting model, serta cara menafsirkan koefisien model, melakukan inferensi model, dan menilai kinerja model.

Data biner dan regresi logistik

Hitung odds dan probabilitas

Melatih regresi logistik

Menafsirkan koefisien

Koefisien dalam bentuk odds

Rumus model

Menginterpretasikan model logistik

Laju perubahan probabilitas

Menafsirkan inferensi model

Signifikansi statistik

Menghitung statistik Wald

Interval kepercayaan

Menghitung dan mendeskripsikan prediksi

Visualisasikan kecocokan model menggunakan regplot()

Hitung prediksi

Hitung confusion matrix

3

Pemodelan Data Cacah

Di sini Anda akan mempelajari regresi Poisson, termasuk pembahasan tentang data cacah, distribusi Poisson, dan penafsiran hasil fitting model. Anda juga akan mempelajari cara mengatasi masalah overdispersion. Terakhir, Anda akan berlatih langsung dengan proses visualisasi model.

Data hitungan dan distribusi Poisson

Visualisasikan variabel respons

Mempelajari regresi Poisson

Menafsirkan kecocokan model

Estimasi parameter lambda

Menafsirkan koefisien Poisson

Interval kepercayaan Poisson

Masalah Overdispersi

Apakah mean sama dengan varians?

Menghitung jumlah hitungan yang diharapkan

Memeriksa overdispersion

Memasang negative binomial

Interval kepercayaan untuk model Binomial Negatif

Memplot model regresi

Memplot data dan kecocokan model linear

Memplot nilai hasil pemodelan

4

Regresi Logistik Multivariabel

Pada bab terakhir ini, Anda akan mempelajari cara meningkatkan kompleksitas model dengan menambahkan lebih dari satu variabel penjelas. Anda akan berlatih menghadapi masalah multikolinearitas, serta menangani peubah kategorikal dan suku interaksi dalam model Anda.

Regresi logistik multivariabel

Melatih regresi logistik multivariabel

Dampak multikolinearitas

Membandingkan model

Memeriksa kesesuaian model

Bandingkan dua model

Deviance dan transformasi linear

Rumus model

Matriks model untuk variabel kontinu

Transformasi variabel

Mengodekan variabel kategorikal

Variabel kategorik dan interaksi

Pemodelan dengan variabel kategorikal

Term interaksi

Generalized Linear Models di Python

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Generalized Linear Models di Python Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.