After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
În acest curs, vei învăța cum să construiești un model de regresie logistică cu variabile relevante. Vei învăța, de asemenea, cum să folosești acest model pentru a face predicții și cum să prezinți modelul și performanța sa părților interesate din mediul de afaceri.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Construirea modelelor de regresie logistică
În acest capitol, vei învăța elementele de bază ale regresiei logistice: cum poți prezice o variabilă țintă binară cu ajutorul variabilelor continue și cum să interpretezi acest model și să îl folosești pentru a face predicții pe exemple noi.
- Introducere și structura tabelului de bază50 XP
- Structura tabelului de bază50 XP
- Explorarea tabelului de bază100 XP
- Explorarea variabilelor predictive100 XP
- Regresie logistică50 XP
- Interpretarea coeficienților50 XP
- Construirea unui model de regresie logistică100 XP
- Afișarea coeficienților și a interceptului100 XP
- Utilizarea modelului de regresie logistică50 XP
- Realizarea predicțiilor100 XP
- Donatorul cel mai probabil să doneze100 XP
2
Selecția variabilelor prin metoda pas-înainte pentru regresia logistică
În acest capitol vei învăța de ce selecția variabilelor este esențială pentru construirea unui model util. Vei învăța, de asemenea, cum să implementezi selecția variabilelor prin metoda pas-înainte pentru regresia logistică și cum să decizi câte variabile să incluzi în modelul final.
3
Explicarea performanței modelului în context de afaceri
Acum că știi cum să construiești un model bun, trebuie să convingi părțile interesate să îl folosească, creând grafice adecvate. Vei învăța cum să construiești și să interpretezi curba câștigurilor cumulative și graficul de lift.
4
Interpretarea și explicarea modelelor
În contextul de afaceri, este adesea important să explici intuiția din spatele modelului construit. Dacă modelul și variabilele sale nu sunt ușor de înțeles, există riscul ca modelul să nu fie utilizat. În acest capitol vei învăța cum să explici relația dintre variabilele din model și variabila țintă cu ajutorul graficelor de perspectivă asupra predictorilor.
Introducere în analitica predictivă în Python
Curs
finalizat
