Chuyển đến nội dung chính

Trang chủ Python

Khóa học

Mô hình Tuyến tính Tổng quát (GLM) trong Python

Nâng caoTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 10, 2022

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

PythonProbability & Statistics

5 gio

16 video

59 Bài tập

4,950 XP

11,907

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Hãy tưởng tượng bạn có thể xử lý dữ liệu mà biến phản hồi là nhị phân, dạng đếm, hoặc xấp xỉ phân phối chuẩn — tất cả trong một khung thống nhất. Bạn không cần tưởng tượng nữa. Chào mừng đến với khóa học Mô hình Tuyến tính Tổng quát trong Python! Trong khóa học này, bạn sẽ mở rộng “hộp đồ nghề” hồi quy với các mô hình logistic và Poisson, học cách fit mô hình, hiểu và đánh giá hiệu năng mô hình, và cuối cùng là dùng mô hình để dự đoán trên dữ liệu mới. Bạn sẽ thực hành với dữ liệu từ các nghiên cứu thực tế như vụ ngộ độc dân số lớn nhất trong lịch sử, hiện tượng làm tổ của cua móng ngựa và số lượt xe đạp qua các cây cầu ở Thành phố New York.

Điều kiện tiên quyết

Introduction to Linear Modeling in Python

1

Giới thiệu về GLM

Ôn tập mô hình tuyến tính và tìm hiểu cách GLM mở rộng mô hình tuyến tính cho các kiểu biến phản hồi khác nhau. Bạn cũng sẽ học các khối xây dựng của GLM và quy trình kỹ thuật để fit một GLM trong Python.

Vượt ra ngoài hồi quy tuyến tính

Áp dụng mô hình tuyến tính

Mô hình tuyến tính, một trường hợp đặc biệt của GLM

Cách xây dựng một GLM?

Kiểu dữ liệu và họ phân phối

Mô hình tuyến tính và biến phản hồi nhị phân

So sánh giá trị dự đoán

Cách khớp một GLM trong Python?

Ước lượng mô hình từng bước

Kết quả khớp mô hình với summary()

Trích xuất ước lượng tham số

Bắt Đầu Chương

2

Mô hình hóa dữ liệu nhị phân

Chương này tập trung vào hồi quy logistic. Bạn sẽ tìm hiểu cấu trúc của dữ liệu nhị phân, hàm liên kết logit, cách fit mô hình, cũng như cách diễn giải hệ số, suy luận mô hình và đánh giá hiệu năng mô hình.

Dữ liệu nhị phân và hồi quy logistic

Tính odds và xác suất

Khớp hồi quy logistic

Diễn giải hệ số

Hệ số theo odds

Công thức mô hình

Diễn giải mô hình logistic

Tốc độ thay đổi của xác suất

Diễn giải suy luận của mô hình

Ý nghĩa thống kê

Tính thống kê Wald

Khoảng tin cậy

Tính toán và mô tả các dự đoán

Trực quan hóa mức độ khớp mô hình bằng regplot()

Tính toán dự đoán

Tính ma trận nhầm lẫn (confusion matrix)

Bắt Đầu Chương

3

Mô hình hóa dữ liệu đếm

Tại đây bạn sẽ học về hồi quy Poisson, bao gồm thảo luận về dữ liệu đếm, phân phối Poisson và cách diễn giải mô hình đã fit. Bạn cũng sẽ học cách khắc phục vấn đề phương sai lớn (overdispersion). Cuối cùng, bạn sẽ thực hành trực tiếp quy trình trực quan hóa mô hình.

Dữ liệu đếm và phân phối Poisson

Trực quan hóa biến phản hồi

Ước lượng hồi quy Poisson

Diễn giải độ phù hợp của mô hình

Ước lượng tham số lambda

Diễn giải hệ số Poisson

Khoảng tin cậy Poisson

Vấn đề quá phân tán (Overdispersion)

Trung bình có bằng phương sai không?

Tính số đếm kỳ vọng

Kiểm tra hiện tượng quá phân tán (overdispersion)

Khớp mô hình negative binomial

Khoảng tin cậy cho mô hình Nhị thức âm

Vẽ biểu đồ một mô hình hồi quy

Vẽ dữ liệu và đường khớp mô hình tuyến tính

Vẽ giá trị dự đoán

Bắt Đầu Chương

4

Hồi quy logistic đa biến

Ở chương cuối, bạn sẽ học cách tăng độ phức tạp của mô hình bằng cách thêm nhiều biến giải thích. Bạn sẽ thực hành với vấn đề đa cộng tuyến, cũng như cách xử lý biến phân loại và các hạng tương tác trong mô hình.

Hồi quy logistic đa biến

Ước lượng hồi quy logistic đa biến

Ảnh hưởng của đa cộng tuyến

So sánh mô hình

Kiểm tra độ phù hợp của mô hình

So sánh hai mô hình

Deviance và phép biến đổi tuyến tính

Công thức mô hình

Ma trận mô hình cho biến liên tục

Biến đổi biến

Mã hóa biến phân loại

Biến phân loại và tương tác

Mô hình hóa với biến phân loại

Các hạng tương tác

Chúc mừng bạn!

Bắt Đầu Chương

Mô hình Tuyến tính Tổng quát (GLM) trong Python

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Mô hình Tuyến tính Tổng quát (GLM) trong Python ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.