Линейная и логистическая регрессия в R: регрессии против классификации

Понимание разницы между предсказанием непрерывного значения и классификацией данных по категориям является краеугольным камнем современной науки о данных. Этот курс представляет собой четкое, концептуальное и практическое введение в линейную и логистическую регрессию с использованием R. Вы перейдете от понимания основных статистических концепций к активной подготовке данных, построению прогнозных моделей и интерпретации их результатов для принятия бизнес-решений. Через четкие письменные объяснения и структурированные примеры кода вы получите четкое представление о том, как оценивать производительность модели с использованием отраслевых стандартов. Что вы узнаете: - Понять основные различия между задачами регрессии и классификации - Подготовка и очистка необработанных наборов данных с использованием современных рабочих процессов манипулирования данными программирования R - Построение моделей линейной регрессии для прогнозирования непрерывных числовых результатов - Разработка логистических регрессионных моделей для двоичной классификации и принятия решений - Оценка эффективности модели с использованием таких ключевых показателей, как R-квадрат, RMSE, точность и ROC-AUC - интерпретировать коэффициенты модели для получения практических бизнес-аналитических данных Курс начинается с основных терминов и концептуальных основ предсказывающего моделирования. Затем вы пройдете шаг за шагом через предварительную обработку данных, построение модели в R и методы критической оценки, необходимые для проверки ваших выводов. Этот курс предназначен для начинающих, бизнес-аналитиков и начинающих ученых, которые хотят получить практическое введение в машинное обучение. Не требуется предварительного программирования или продвинутого статистического опыта. Начните свое путешествие в принятие решений на основе данных и овладеть основными принципами прогнозного моделирования сегодня.