Name: การถดถอยเบื้องต้นด้วย statsmodels ใน Python
Rating: 4.8133074935400515 (3096 reviews)

รายละเอียดคอร์ส

ใช้ Python statsmodels สำหรับการถดถอยเชิงเส้นและโลจิสติก

การถดถอยเชิงเส้นและการถดถอยโลจิสติกเป็นสองในแบบจำลองทางสถิติที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด พวกมันทำหน้าที่เหมือนกุญแจหลัก ปลดล็อกความลับที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลของคุณ ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้พัฒนาทักษะในการสร้างแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นและการถดถอยโลจิสติกแบบง่าย

ผ่านแบบฝึกหัดเชิงปฏิบัติ คุณจะได้สำรวจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในชุดข้อมูลจริง เช่น เคลมประกันรถยนต์ ราคาบ้านในไต้หวัน ขนาดปลา และอื่นๆ อีกมากมาย

ค้นพบวิธีการสร้างการคาดการณ์และประเมินความเหมาะสมของโมเดล

คุณจะเริ่มต้นคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้ด้วยการเรียนรู้ว่าการถดถอยคืออะไร และการถดถอยเชิงเส้นกับการถดถอยโลจิสติกแตกต่างกันอย่างไร พร้อมเรียนรู้วิธีนำทั้งสองแบบไปใช้ ต่อไป คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โมเดลการถดถอยเชิงเส้นเพื่อทำการคาดการณ์จากข้อมูล พร้อมทั้งทำความเข้าใจอ็อบเจ็กต์ของโมเดลด้วย

เมื่อคุณก้าวหน้าไป คุณจะได้เรียนรู้วิธีประเมินความเหมาะสมของโมเดลของคุณ และวิธีรู้ว่าโมเดลการถดถอยเชิงเส้นของคุณเหมาะสมเพียงใด สุดท้าย คุณจะเจาะลึกโมเดลการถดถอยโลจิสติกเพื่อทำการคาดการณ์บนข้อมูลจริง

เรียนรู้พื้นฐานของการวิเคราะห์การถดถอยด้วย Python

เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะรู้วิธีสร้างการคาดการณ์จากข้อมูลของคุณ วัดประสิทธิภาพของโมเดล และวินิจฉัยปัญหาเกี่ยวกับความเหมาะสมของโมเดล คุณจะเข้าใจวิธีใช้ Python statsmodels สำหรับการวิเคราะห์การถดถอย และสามารถนำทักษะเหล่านี้ไปประยุกต์ใช้กับชุดข้อมูลจริงได้

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Introduction to Data Visualization with Seaborn Introduction to Statistics in Python

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

การสร้างโมเดลการถดถอยเชิงเส้นแบบง่าย

จะได้เรียนรู้พื้นฐานของโมเดลทางสถิติยอดนิยมนี้ ทำความเข้าใจว่าการถดถอยคืออะไร และการถดถอยเชิงเส้นกับการถดถอยโลจิสติกแตกต่างกันอย่างไร จากนั้นจะได้ฝึก Fit โมเดลการถดถอยเชิงเส้นแบบง่ายด้วยตัวแปรอธิบายทั้งแบบตัวเลขและแบบหมวดหมู่ รวมถึงการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตอบสนองและตัวแปรอธิบายผ่านค่าสัมประสิทธิ์ของโมเดล

เริ่มบท

การทำนายและออบเจกต์ของโมเดล

ในบทนี้ จะได้เรียนรู้วิธีใช้โมเดลการถดถอยเชิงเส้นเพื่อทำนายราคาบ้านในไต้หวันและจำนวนคลิกโฆษณาบน Facebook นอกจากนี้ยังได้พัฒนาทักษะการถดถอยเพิ่มเติมผ่านการทำงานกับออบเจกต์ของโมเดล ทำความเข้าใจแนวคิด "Regression to the Mean" และการแปลงตัวแปรในชุดข้อมูล

เริ่มบท

การประเมินความเหมาะสมของโมเดล

ในบทนี้ จะได้เรียนรู้วิธีตั้งคำถามกับโมเดลเพื่อประเมินความเหมาะสม รวมถึงการวัดเชิงปริมาณว่าโมเดลการถดถอยเชิงเส้น Fit ข้อมูลได้ดีเพียงใด การวินิจฉัยปัญหาของโมเดลด้วยการแสดงผลด้วยกราฟ และการทำความเข้าใจค่า Leverage และ Influence ของแต่ละการสังเกตการณ์ที่มีผลต่อการสร้างโมเดล

เริ่มบท

การสร้างโมเดลการถดถอยโลจิสติกแบบง่าย

เรียนรู้การ Fit โมเดลการถดถอยโลจิสติก โดยใช้ข้อมูลจากสถานการณ์จริง จะได้ทำนายโอกาสที่ลูกค้าจะปิดบัญชีธนาคารในรูปแบบของความน่าจะเป็นและอัตราต่อรอง รวมถึงการวัดประสิทธิภาพของโมเดลด้วย Confusion Matrix