Ana içeriğe atla

Kurs

Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş

TemelBeceri Seviyesi

Güncel 11.2022

Bu kursta tahmin yapmak için lojistik regresyon modellerini kullanmayı ve sunmayı öğreneceksiniz.

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonMachine Learning

4 sa

14 video

52 Egzersiz

4,100 XP

22,716

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

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.

Önkoşullar

Intermediate Python

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 yapısı

Temel tablo yapısı

Temel tabloyu keşfetme

Yordayıcı değişkenleri keşfetme

Lojistik regresyon

Katsayıların yorumlanması

Lojistik regresyon modeli kurma

Katsayıları ve sabit terimi gösterme

Lojistik regresyon modelini kullanma

Tahmin yapma

Bağış yapma olasılığı en yüksek bağışçı

Bölümü Başlat

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.

Değişken seçimi için motivasyon

Hangi model en iyi?

AUC hesaplama

Farklı değişken setlerini kullanma

İleri adımlı değişken seçimi

Bir sonraki en iyi değişkeni seçme

Değişkenlerin sırasını bulma

İlintili değişkenler

Değişken sayısına karar verme

Bölümlendirme

Modeli train ve test üzerinde değerlendirme

AUC eğrilerini oluşturma

Eşiğe karar verme

Bölümü Başlat

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.

Kümülatif kazanç eğrisi

Kümülatif kazanım eğrisini yorumlamak

Kümülatif kazanç eğrisini oluşturma

Rastgele bir model

Lift eğrisi

Lift eğrisini yorumlamak

Lift eğrisini oluşturma

Mükemmel bir model

İş dünyasını daha iyi kararlara yönlendirmek

Kümülatif kazanç eğrisiyle hedefleme

Lift eğrisi ile iş vakası

Kümülatif kazanımlar eğrisiyle iş vakası

Bölümü Başlat

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.

Yordayıcı içgörü grafikleri

Yordayıcı içgörü grafiklerinin yorumlanması

Predictor insight tablosundan bilgi alma

Sürekli değişkenlerin ayrıklaştırılması

Belirli bir değişkenin ayrıklaştırılması

Tüm değişkenleri ayrıklaştırma

Temiz kesimler yapmak

Öngörücü içgörü grafiği tablosunu hazırlama

Ortalama insidansları hesaplama

Tahminci içgörü grafiği tablosunu oluşturma

Tüm öngörücü içgörü grafiği tablolarını gruplama

Öngörücü içgörü grafiğini çizmek

İnsidansları görselleştirme

Grup büyüklüklerini görselleştirme

Hepsini bir araya getirelim

Bölümü Başlat

Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.