After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea 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
Curriculum
Structura cursului
1
Modelarea regresiei liniare simple
Vei învăța elementele de bază ale acestui model statistic popular, ce reprezintă regresia și cum diferă regresia liniară de cea logistică. Vei vedea apoi cum să construiești modele de regresie liniară simplă cu variabile explicative numerice și categoriale și cum să descrii relația dintre variabila răspuns și variabilele explicative folosind coeficienții modelului.
- Povestea a două variabile50 XP
- Care este variabila de răspuns?50 XP
- Vizualizarea a două variabile numerice100 XP
- Ajustarea unei regresii liniare50 XP
- Estimează ordonata la origine50 XP
- Estimează panta50 XP
- Regresie liniară cu ols()100 XP
- Variabile explicative categoriale50 XP
- Vizualizarea unei variabile numerice față de una categorică100 XP
- Calcularea mediilor pe categorii100 XP
- Regresia liniară cu o variabilă explicativă categorială100 XP
2
Predicții și obiecte de model
În acest capitol, vei descoperi cum să folosești modele de regresie liniară pentru a face predicții privind prețurile locuințelor din Taiwan și numărul de clicuri pe reclame Facebook. Îți vei aprofunda totodată cunoștințele de regresie lucrând direct cu obiecte de model, înțelegând conceptul de „regresie spre medie" și învățând cum să transformi variabilele dintr-un set de date.
3
Evaluarea calității modelului
În acest capitol, vei învăța cum să evaluezi calitatea modelului tău. Vei vedea cum să cuantifici cât de bine se potrivește un model de regresie liniară, cum să diagnostichezi problemele modelului cu ajutorul vizualizărilor și cum să înțelegi influența și efectul de pârghie al fiecărei observații asupra modelului.
4
Modelarea regresiei logistice simple
Învață să construiești modele de regresie logistică. Folosind date reale, vei prezice probabilitatea ca un client să își închidă contul bancar, atât ca probabilități de succes, cât și ca cote, și vei cuantifica performanța modelului folosind matrici de confuzie.
Introducere în regresia cu statsmodels în Python
Curs
finalizat
