Lineare und logistische Regression in R: Regression vs. Klassifikation

Der Kurs bietet eine klare, konzeptionelle und praktische Einführung in die lineare und logistische Regression mit R. Dieser Kurs ist für Studenten, die sich mit der Datenanalyse beschäftigen, die die Grundlagen der Datenwissenschaften verstehen. Sie werden von der Vermittlung grundlegender statistischer Konzepte zum aktiven Aufbereiten von Daten, zum Erstellen von Vorhersagemodellen und zur Interpretation ihrer Ergebnisse übergehen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.Durch klare schriftliche Erklärungen und strukturierte Codebeispiele erhalten Sie ein solides Verständnis dafür, wie Sie die Modellleistung anhand von Industriestandardmetriken bewerten können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen Regressions- und Klassifikationsaufgaben - Bereiten Sie Rohdatensätze mit modernen R-Programmier-Datenmanipulations-Workflows vor und bereinigen Sie sie - Erstellen Sie lineare Regressionsmodelle, um kontinuierliche numerische Ergebnisse vorherzusagen - Entwicklung von logistischen Regressionsmodellen für binäre Klassifikation und Entscheidungsfindung - Bewerten Sie die Modellleistung anhand von Schlüsselmetriken wie R-Quadrat, RMSE, Genauigkeit und ROC-AUC - Interpretieren Sie Modellkoeffizienten, um umsetzbare Geschäftserkenntnisse zu gewinnen Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den konzeptionellen Grundlagen der prädiktiven Modellierung, und Sie gehen dann Schritt für Schritt durch die Datenvorverarbeitung, die Modellkonstruktion in R und die kritischen Auswertungstechniken, die zur Validierung Ihrer Ergebnisse erforderlich sind. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Business Analysten und aufstrebende Data Scientists, die eine praktische Einführung in das maschinelle Lernen wünschen.Keine vorherige Programmierung oder fortgeschrittene statistische Erfahrung ist erforderlich. Beginnen Sie Ihre Reise in die datengesteuerte Entscheidungsfindung und meistern Sie noch heute die Grundlagen der prädiktiven Modellierung.