機械学習における回帰分析：連続的な結果の予測

回帰分析は予測モデルの基礎であり、生データを実行可能な定量的予測に変換します。 テキストベースのこのコースでは、完全な初心者から、自信を持って回帰モデルを構築、評価、チューニングするまでを指導します。変数間の関係を分析し、多重特徴データセットを扱い、クリーンで保守可能な機械学習コードを構築するために現代的なPythonの実践を適用する方法を学びます。 学ぶことは 回帰の基礎的な用語，数学的概念，線形モデルの背後にある核となる仮定を理解する。 連続的な数値目標を予測するための単純な多重線形回帰モデルを構築する また，データの欠落値やスケール特徴を処理するために，現行のライブラリ規格を用いた最新のデータ作成技術を適用した。 モデルの性能を評価するために，平均二乗誤差（ＭＳＥ）やＲ平方などの主要な指標を用いる。 過剰適合を防止し，一般化を改善するために，リッジやラッソのような正則化技法を実装する。 - 予測的なワークフローをゼロから実装するために、タイプヒント付きのきれいなPythonコードを書きます 概念的な解析を読み通し，実世界の予測課題をシミュレートするコードの段階的実装を研究する。 回帰の数学的および実用的な基礎を習得したい，データプロフェッショナルになりたい，またはＰｙｔｈｏｎの基礎知識を持つ初心者に向けて設計された。機械学習の経験は必要ない。 予測データモデリングの力を解き放つために今日から読み始めましょう。