Моделирование предсказаний с логистической регрессией в R

Понимание того, как предсказать категориальные результаты, является фундаментальным навыком в науке данных и бизнес-аналитике. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия двоичной классификации с использованием языка программирования R. Вы перейдете от новичка к уверенному подготовке данных, подгонке моделей логистической регрессии и интерпретации прогнозов. Читая понятные объяснения и анализируя структурированные фрагменты кода, вы научитесь оценивать производительность модели с помощью современной диагностики. Что вы узнаете: Различать задачи регрессии и классификации в науке данных; Понять математические основы логистической функции и коэффициентов вероятности; Подготовка и предварительная обработка данных для двоичной классификаций в R; Подгонка моделей логистического регрессионного анализа с использованием базовых R и современных рабочих процессов tidyverse; Оценка производительности модели с использование матриц путаницы и кривых ROC; интерпретировать коэффициенты модели для принятия практических бизнес-решений. Курс начинается с основных статистических концепций, а затем переходит к пошаговым реализациям кода. Вы изучите практические сценарии, начиная с подготовки данных и заканчивая диагностикой модели и интерпретацией прогнозов. Эта программа предназначена для начинающих аналитиков данных, исследователей и новичков R, которые хотят овладеть моделями классификации. Не требуется предварительного опыта в области предсказывающего моделирования, хотя полезно базовое знание синтаксиса R. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу предсказуемой классификации с R.