After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
รายละเอียดคอร์ส
ใช้ Python statsmodels สำหรับการถดถอยเชิงเส้นและโลจิสติก
การถดถอยเชิงเส้นและการถดถอยโลจิสติกเป็นสองในแบบจำลองทางสถิติที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด พวกมันทำหน้าที่เหมือนกุญแจหลัก ปลดล็อกความลับที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลของคุณ ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้พัฒนาทักษะในการสร้างแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นและการถดถอยโลจิสติกแบบง่ายผ่านแบบฝึกหัดเชิงปฏิบัติ คุณจะได้สำรวจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในชุดข้อมูลจริง เช่น เคลมประกันรถยนต์ ราคาบ้านในไต้หวัน ขนาดปลา และอื่นๆ อีกมากมาย
ค้นพบวิธีการสร้างการคาดการณ์และประเมินความเหมาะสมของโมเดล
คุณจะเริ่มต้นคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้ด้วยการเรียนรู้ว่าการถดถอยคืออะไร และการถดถอยเชิงเส้นกับการถดถอยโลจิสติกแตกต่างกันอย่างไร พร้อมเรียนรู้วิธีนำทั้งสองแบบไปใช้ ต่อไป คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โมเดลการถดถอยเชิงเส้นเพื่อทำการคาดการณ์จากข้อมูล พร้อมทั้งทำความเข้าใจอ็อบเจ็กต์ของโมเดลด้วยเมื่อคุณก้าวหน้าไป คุณจะได้เรียนรู้วิธีประเมินความเหมาะสมของโมเดลของคุณ และวิธีรู้ว่าโมเดลการถดถอยเชิงเส้นของคุณเหมาะสมเพียงใด สุดท้าย คุณจะเจาะลึกโมเดลการถดถอยโลจิสติกเพื่อทำการคาดการณ์บนข้อมูลจริง
เรียนรู้พื้นฐานของการวิเคราะห์การถดถอยด้วย Python
เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะรู้วิธีสร้างการคาดการณ์จากข้อมูลของคุณ วัดประสิทธิภาพของโมเดล และวินิจฉัยปัญหาเกี่ยวกับความเหมาะสมของโมเดล คุณจะเข้าใจวิธีใช้ Python statsmodels สำหรับการวิเคราะห์การถดถอย และสามารถนำทักษะเหล่านี้ไปประยุกต์ใช้กับชุดข้อมูลจริงได้ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
การสร้างโมเดลการถดถอยเชิงเส้นแบบง่าย
จะได้เรียนรู้พื้นฐานของโมเดลทางสถิติยอดนิยมนี้ ทำความเข้าใจว่าการถดถอยคืออะไร และการถดถอยเชิงเส้นกับการถดถอยโลจิสติกแตกต่างกันอย่างไร จากนั้นจะได้ฝึก Fit โมเดลการถดถอยเชิงเส้นแบบง่ายด้วยตัวแปรอธิบายทั้งแบบตัวเลขและแบบหมวดหมู่ รวมถึงการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตอบสนองและตัวแปรอธิบายผ่านค่าสัมประสิทธิ์ของโมเดล
- เรื่องราวของตัวแปรสองตัว50 XP
- ตัวแปรใดคือตัวแปรตอบสนอง?50 XP
- การแสดงภาพตัวแปรเชิงตัวเลขสองตัว100 XP
- การ Fit โมเดล Linear Regression50 XP
- ประมาณค่าจุดตัดแกน (Intercept)50 XP
- ประมาณค่าความชัน50 XP
- การถดถอยเชิงเส้นด้วย ols()100 XP
- ตัวแปรอธิบายแบบกลุ่ม50 XP
- การแสดงภาพข้อมูลตัวเลขเทียบกับข้อมูลหมวดหมู่100 XP
- การคำนวณค่าเฉลี่ยตามหมวดหมู่100 XP
- การถดถอยเชิงเส้นด้วยตัวแปรอธิบายแบบกลุ่ม (Categorical)100 XP
2
การทำนายและออบเจกต์ของโมเดล
ในบทนี้ จะได้เรียนรู้วิธีใช้โมเดลการถดถอยเชิงเส้นเพื่อทำนายราคาบ้านในไต้หวันและจำนวนคลิกโฆษณาบน Facebook นอกจากนี้ยังได้พัฒนาทักษะการถดถอยเพิ่มเติมผ่านการทำงานกับออบเจกต์ของโมเดล ทำความเข้าใจแนวคิด "Regression to the Mean" และการแปลงตัวแปรในชุดข้อมูล
3
การประเมินความเหมาะสมของโมเดล
ในบทนี้ จะได้เรียนรู้วิธีตั้งคำถามกับโมเดลเพื่อประเมินความเหมาะสม รวมถึงการวัดเชิงปริมาณว่าโมเดลการถดถอยเชิงเส้น Fit ข้อมูลได้ดีเพียงใด การวินิจฉัยปัญหาของโมเดลด้วยการแสดงผลด้วยกราฟ และการทำความเข้าใจค่า Leverage และ Influence ของแต่ละการสังเกตการณ์ที่มีผลต่อการสร้างโมเดล
4
การสร้างโมเดลการถดถอยโลจิสติกแบบง่าย
เรียนรู้การ Fit โมเดลการถดถอยโลจิสติก โดยใช้ข้อมูลจากสถานการณ์จริง จะได้ทำนายโอกาสที่ลูกค้าจะปิดบัญชีธนาคารในรูปแบบของความน่าจะเป็นและอัตราต่อรอง รวมถึงการวัดประสิทธิภาพของโมเดลด้วย Confusion Matrix
การถดถอยเบื้องต้นด้วย statsmodels ใน Python
เรียนจบแล้ว
