Build your ultimate AI agent
课程介绍
在本课程中,您将学习如何使用有意义的变量构建逻辑回归模型。您还将学习如何使用该模型进行预测,以及如何向业务相关方展示模型及其性能。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
构建逻辑回归模型
在本章中,您将学习逻辑回归的基础:如何用连续变量预测二元目标,以及如何解读该模型,并将其用于对新样本进行预测。
2
逻辑回归的前向逐步变量选择
本章将介绍为什么变量选择对构建有用的模型至关重要。您还将学习如何为逻辑回归实现前向逐步变量选择,并决定在最终模型中应包含多少个变量。
3
向业务解释模型表现
现在您已经知道如何构建一个良好的模型,接下来应通过制作合适的图表来说服相关方采纳该模型。您将学习如何构建并解读累积增益曲线和提升图。
4
解读与说明模型
在业务场景中,解释您所构建模型背后的直觉通常很重要。事实上,如果模型及其变量不合常理,模型可能不会被采用。本章将带您通过预测因子洞察图解释模型中变量与目标之间的关系。
Python 预测分析入门
课程完成

