Modelowanie predykcyjne z regresji logistycznej w R

Zrozumienie, jak przewidywać wyniki kategoryczne, jest podstawową umiejętnością w dziedzinie nauki o danych i analityki biznesowej. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe pojęcia klasyfikacji binarnej za pomocą języka programowania R. Będziesz przechodzić od początkującego do pewnego przygotowywania danych, dopasowywania modeli regresji logistycznej i interpretowania prognoz. Czytając jasne wyjaśnienia i analizując uporządkowane fragmenty kodu, nauczysz się oceniać wydajność modelu za pomocą nowoczesnej diagnostyki. Co się nauczysz: Rozróżniaj między regresją a zadaniami klasyfikacji w nauce o danych;Zrozum matematyczne podstawy funkcji logistycznej i współczynników szans;Przygotuj i wstępnie przetwarzaj dane do klasyfikowania binarnego w R;Dopasuj modele regresji logistyczneja za pomocą podstawowych R i nowoczesnych przepływów pracy tidyverse;Oceń wydajność modelu za pomoca Interpretuj współczynniki modelu, aby podejmować praktyczne decyzje biznesowe. Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć statystycznych przed przejściem do implementacji kodu krok po kroku. Będziesz badać praktyczne scenariusze, postępując od przygotowania danych do diagnostyki modelu i interpretacji prognoz. Ten program jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, badaczy i początkujący do R, którzy chcą opanować modele klasyfikacji. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w modelowaniu predykcyjnym, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość składni R. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc klasyfikacji predykcyjnej za pomocą R.