700+ courses, half price
Kurs Açıklaması
Bu kursta, anlamlı değişkenlerle bir lojistik regresyon modeli kurmayı öğreneceksin. Ayrıca bu modeli nasıl tahmin yapmak için kullanacağını ve modeli ile performansını iş paydaşlarına nasıl sunacağını da göreceksin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Lojistik Regresyon Modelleri Kurma
Bu bölümde lojistik regresyonun temellerini öğreneceksin: sürekli değişkenlerle ikili bir hedefi nasıl tahmin edebileceğini, bu modeli nasıl yorumlayacağını ve yeni örnekler için tahmin yapmak üzere nasıl kullanacağını göreceksin.
- Giriş ve temel tablo yapısı50 XP
- Temel tablo yapısı50 XP
- Temel tabloyu keşfetme100 XP
- Yordayıcı değişkenleri keşfetme100 XP
- Lojistik regresyon50 XP
- Katsayıların yorumlanması50 XP
- Lojistik regresyon modeli kurma100 XP
- Katsayıları ve sabit terimi gösterme100 XP
- Lojistik regresyon modelini kullanma50 XP
- Tahmin yapma100 XP
- Bağış yapma olasılığı en yüksek bağışçı100 XP
2
Lojistik regresyon için ileri aşamalı değişken seçimi
Bu bölümde, işe yarar bir model kurmak için değişken seçiminin neden kritik olduğunu öğreneceksin. Ayrıca lojistik regresyon için ileri aşamalı değişken seçimini nasıl uygulayacağını ve son modeline dahil edeceğin değişken sayısını nasıl belirleyeceğini de keşfedeceksin.
3
Model performansını iş birimine açıklama
Artık iyi bir model kurmayı bildiğine göre, uygun grafikler oluşturarak paydaşları modeli kullanmaya ikna etmelisin. Kümülatif kazanç eğrisi ve lift grafiğini nasıl oluşturup yorumlayacağını öğreneceksin.
4
Modelleri yorumlama ve açıklama
İş bağlamında, kurduğun modelin arkasındaki sezgiyi açıklamak çoğu zaman önemlidir. Gerçekten de, model ve değişkenleri mantıklı gelmezse model kullanılmayabilir. Bu bölümde, modeldeki değişkenlerle hedef arasındaki ilişkiyi öngörücü içgörü grafikleri aracılığıyla nasıl açıklayacağını öğreneceksin.
Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş
Kurs
Tamamlandı
