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Curso

Introdução à Análise Preditiva em Python

BásicoNível de habilidade
Atualizado 11/2022
Neste curso, você vai aprender a usar e apresentar modelos de regressão logística para fazer previsões.
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PythonMachine Learning
4 h
14 vídeos
52 Exercícios
4,100 XP
22,577
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Descrição do curso

Neste curso, você vai aprender a construir um modelo de regressão logística com variáveis relevantes. Você também vai aprender a usar esse modelo para fazer previsões e como apresentá-lo, junto com seu desempenho, para as partes interessadas de negócios.

Pré-requisitos

Intermediate Python
1

Construindo modelos de regressão logística

Neste capítulo, você vai aprender o básico de regressão logística: como prever um alvo binário com variáveis contínuas e como interpretar esse modelo e usá-lo para fazer previsões para novos exemplos.
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2

Seleção de variáveis stepwise forward para regressão logística

Neste capítulo, você vai entender por que a seleção de variáveis é crucial para construir um modelo útil. Você também vai aprender a implementar a seleção de variáveis stepwise forward para regressão logística e como decidir o número de variáveis a incluir no seu modelo final.
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Introdução à Análise Preditiva em Python
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