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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
आप इस लोकप्रिय सांख्यिकीय मॉडल की बुनियादी बातें, regression क्या है, और linear व logistic regressions में अंतर क्या है, यह सीखेंगे। इसके बाद, आप numeric और categorical explanatory variables के साथ simple linear regression models फिट करना सीखेंगे, और model coefficients का उपयोग करके response और explanatory variables के बीच संबंध को समझाएँगे।
इस चैप्टर में, आप सीखेंगे कि Taiwanese house prices और Facebook विज्ञापन clicks पर predictions बनाने के लिए linear regression models का उपयोग कैसे करें। आप model objects के साथ practically काम करके अपनी regression स्किल्स को बढ़ाएँगे, "regression to the mean" की अवधारणा समझेंगे, और किसी डेटासेट में variables को transform करना सीखेंगे।
इस चैप्टर में, आप मॉडल से सवाल पूछकर उसके fit का आकलन करना सीखेंगे। आप जानेंगे कि कोई linear regression model कितना अच्छा फिट होता है इसे quantify कैसे करें, visualizations की मदद से model की समस्याओं का निदान कैसे करें, और हर observation के leverage और influence को समझकर मॉडल तैयार करें।
Logistic regression models फिट करना सीखिए। वास्तविक डेटा का उपयोग करके, आप यह भविष्यवाणी करेंगे कि कोई ग्राहक अपना बैंक अकाउंट बंद करेगा या नहीं—इसे probabilities of success और odds के रूप में व्यक्त करेंगे—और confusion matrices की मदद से model performance को quantify करेंगे।
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