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En este capítulo, aprenderás lo básico de la regresión logística: cómo predecir un objetivo binario con variables continuas y cómo interpretar este modelo y utilizarlo para hacer predicciones con nuevos ejemplos.
En este capítulo aprenderás por qué la selección de variables es crucial para construir un modelo útil. También verás cómo implementar la selección de variables paso a paso hacia delante para regresión logística y cómo decidir el número de variables que incluir en tu modelo final.
Ahora que ya sabes cómo construir un buen modelo, deberías convencer a las partes interesadas para que lo usen creando gráficos adecuados. Aprenderás a construir e interpretar la curva de ganancias acumuladas y el gráfico de lift.
En un contexto de negocio, a menudo es importante explicar la intuición detrás del modelo que has construido. De hecho, si el modelo y sus variables no tienen sentido, es posible que no se utilice. En este capítulo aprenderás a explicar la relación entre las variables del modelo y el objetivo mediante gráficos de comprensión de predictores.
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