Curs
Introducere în regresia cu statsmodels în Python
IntermediarNivel de competențe
Actualizat 06.2026
PythonProbability & Statistics4 h14 videoclipuri53 Exerciții4,150 XP60,156Certificat de realizare
Creează-ți contul gratuit
Continuă cu GoogleArată mai multe opțiunisau
Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.
Îndrăgit de cursanți din mii de companii
Formare pentru o echipă?
Încearcă pentru afaceriDescrierea cursului
Folosește Python statsmodels pentru regresie liniară și logistică
Regresia liniară și regresia logistică sunt două dintre cele mai utilizate modele statistice. Acționează ca niște chei universale, descuiind secretele ascunse în datele tale. În acest curs, vei dobândi abilitățile necesare pentru a ajusta regresii liniare și logistice simple.Prin exerciții practice, vei explora relațiile dintre variabile în seturi de date din lumea reală, inclusiv cereri de despăgubire pentru asigurări auto, prețurile locuințelor din Taiwan, dimensiunile peștilor și multe altele.
Descoperă cum să faci predicții și să evaluezi potrivirea modelului
Vei începe acest curs de 4 ore învățând ce este regresia și cum diferă regresia liniară de regresia logistică, învățând cum să le aplici pe ambele. În continuare, vei învăța cum să folosești modele de regresie liniară pentru a face predicții pe date, în timp ce înțelegi și obiectele model.Pe măsură ce avansezi, vei învăța cum să evaluezi potrivirea modelului tău și cum să știi cât de bine se potrivește modelul tău de regresie liniară. În cele din urmă, vei aprofunda modelele de regresie logistică pentru a face predicții pe date reale.
Învață bazele analizei de regresie în Python
La finalul acestui curs, vei ști cum să faci predicții din datele tale, să cuantifici performanța modelului și să diagnostichezi problemele legate de potrivirea modelului. Vei înțelege cum să folosești Python statsmodels pentru analiza de regresie și vei putea aplica aceste abilități pe seturi de date din viața reală.Cerințe prealabile
Introduction to Data Visualization with SeabornIntroduction to Statistics in Python1
Simple Linear Regression Modeling
You’ll learn the basics of this popular statistical model, what regression is, and how linear and logistic regressions differ. You’ll then learn how to fit simple linear regression models with numeric and categorical explanatory variables, and how to describe the relationship between the response and explanatory variables using model coefficients.
2
Predictions and model objects
In this chapter, you’ll discover how to use linear regression models to make predictions on Taiwanese house prices and Facebook advert clicks. You’ll also grow your regression skills as you get hands-on with model objects, understand the concept of "regression to the mean", and learn how to transform variables in a dataset.
3
Assessing model fit
In this chapter, you’ll learn how to ask questions of your model to assess fit. You’ll learn how to quantify how well a linear regression model fits, diagnose model problems using visualizations, and understand each observation's leverage and influence to create the model.
4
Simple Logistic Regression Modeling
Learn to fit logistic regression models. Using real-world data, you’ll predict the likelihood of a customer closing their bank account as probabilities of success and odds, and quantify model performance using confusion matrices.
Introducere în regresia cu statsmodels în Python
Curs finalizat
Obține diploma de absolvire
Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumatDistribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum
Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Introducere în regresia cu statsmodels în Python astăzi!
Creează-ți contul gratuit
Continuă cu GoogleArată mai multe opțiunisau
Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.
Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.