Python ile statsmodels kullanarak Regresyona Giriş

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 06.2026

Python'da statsmodels ile regresyon analizi uygulayarak, analiz ederek ve yorumlayarak konut fiyatlarını ve reklam tıklama oranını tahmin edin.

Kurs Açıklaması

Doğrusal ve Lojistik Regresyon için Python statsmodels kullanın

Doğrusal regresyon ve lojistik regresyon, en yaygın kullanılan iki istatistiksel modeldir. Anahtar gibi davranarak verilerinizde gizli olan sırları ortaya çıkarırlar. Bu kursta, basit doğrusal ve lojistik regresyonları uydurma becerilerini kazanacaksınız.

Uygulamalı alıştırmalarla, motor sigortası talepleri, Tayvan'daki konut fiyatları, balık boyutları ve daha fazlasını içeren gerçek dünya veri kümelerindeki değişkenler arasındaki ilişkileri keşfedeceksiniz.

Tahmin Yapmayı ve Model Uyumunu Değerlendirmeyi Keşfedin

Bu 4 saatlik kursa, regresyonun ne olduğunu ve doğrusal regresyon ile lojistik regresyonun farklarını öğrenerek başlayacak, her ikisini de nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Ardından, doğrusal regresyon modellerini kullanarak veriler üzerinde tahminlerde bulunmayı ve aynı zamanda model nesnelerini anlamayı öğreneceksiniz.

İlerledikçe, modelinizin uygunluğunu nasıl değerlendireceğinizi ve doğrusal regresyon modelinizin ne kadar uygun olduğunu nasıl anlayacağınızı öğreneceksiniz. Son olarak, gerçek veriler üzerinde tahminlerde bulunmak için lojistik regresyon modellerini daha derinlemesine inceleyeceksiniz.

Python Regresyon Analizinin Temellerini Öğrenin

Bu kursun sonunda, verilerinizden tahminler yapmayı, model performansını ölçmeyi ve model uyumu ile ilgili sorunları teşhis etmeyi öğreneceksiniz. Regresyon analizi için Python statsmodels'ı nasıl kullanacağınızı anlayacak ve bu becerileri gerçek hayattaki veri kümelerine uygulayabileceksiniz.

Önkoşullar

Introduction to Data Visualization with Seaborn Introduction to Statistics in Python

Basit Lineer Regresyon Modellemesi

Bu popüler istatistiksel modelin temellerini, regresyonun ne olduğunu ve lineer ile lojistik regresyonların nasıl farklılaştığını öğreneceksin. Ardından, sayısal ve kategorik açıklayıcı değişkenlerle basit lineer regresyon modellerinin nasıl kurulacağını ve yanıt ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkinin model katsayıları kullanılarak nasıl betimleneceğini göreceksin.

İki değişkenin hikâyesi

Kurs Açıklaması

Doğrusal ve Lojistik Regresyon için Python statsmodels kullanın

Tahmin Yapmayı ve Model Uyumunu Değerlendirmeyi Keşfedin

Python Regresyon Analizinin Temellerini Öğrenin

Başarı Belgesi Kazanın

Bugün .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile statsmodels kullanarak Regresyona Giriş eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile statsmodels kullanarak Regresyona Giriş eğitimine başlayın!