Build your ultimate AI agent
Описание курса
В этом курсе вы научитесь строить модель логистической регрессии на основе значимых переменных. Вы также узнаете, как использовать эту модель для прогнозирования и как представить её результаты бизнес-заинтересованным сторонам.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Построение моделей логистической регрессии
В этой главе вы познакомитесь с основами логистической регрессии: как предсказать бинарный целевой признак с помощью непрерывных переменных, как интерпретировать эту модель и как применять её для получения прогнозов на новых примерах.
- Введение и структура базовой таблицы50 XP
- Структура базовой таблицы50 XP
- Изучение базовой таблицы100 XP
- Изучение прогностических переменных100 XP
- Логистическая регрессия50 XP
- Интерпретация коэффициентов50 XP
- Построение модели логистической регрессии100 XP
- Просмотр коэффициентов и свободного члена100 XP
- Использование модели логистической регрессии50 XP
- Построение прогнозов100 XP
- Донор с наибольшей вероятностью пожертвования100 XP
2
Пошаговый прямой отбор переменных для логистической регрессии
В этой главе вы узнаете, почему отбор переменных так важен для построения полезной модели. Вы также научитесь реализовывать пошаговый прямой отбор переменных для логистической регрессии и принимать решение о том, сколько переменных включить в итоговую модель.
3
Объяснение качества модели бизнесу
Теперь, когда вы умеете строить хорошую модель, важно убедить заинтересованные стороны в её ценности с помощью наглядных графиков. Вы научитесь строить и интерпретировать кривую накопленного прироста и кривую подъёма.
4
Интерпретация и объяснение моделей
В бизнес-контексте нередко важно объяснить логику построенной модели. Если модель и её переменные не поддаются интерпретации, она, скорее всего, не будет применяться на практике. В этой главе вы научитесь объяснять взаимосвязь между переменными модели и целевым признаком с помощью графиков анализа предикторов.
Введение в предиктивную аналитику на Python
Курс
завершён
