or
To ćwiczenie jest częścią kursu
Poznasz podstawy tego popularnego modelu statystycznego – czym jest regresja i czym różni się regresja liniowa od logistycznej. Następnie nauczysz się dopasowywać proste modele regresji liniowej z numerycznymi i kategorycznymi zmiennymi objaśniającymi oraz opisywać zależność między zmienną odpowiedzi a zmiennymi objaśniającymi za pomocą współczynników modelu.
W tym rozdziale nauczysz się, jak używać modeli regresji liniowej do prognozowania cen nieruchomości na Tajwanie oraz liczby kliknięć w reklamy na Facebooku. Rozwiniesz też swoje umiejętności w zakresie regresji – zapoznasz się z obiektami modelu, zrozumiesz pojęcie „regresji do średniej" i nauczysz się przekształcać zmienne w zbiorze danych.
W tym rozdziale nauczysz się oceniać dopasowanie modelu. Dowiesz się, jak mierzyć jakość dopasowania modelu regresji liniowej, diagnozować problemy za pomocą wizualizacji oraz analizować dźwignię i wpływ poszczególnych obserwacji na model.
Nauczysz się dopasowywać modele regresji logistycznej. Korzystając z rzeczywistych danych, będziesz prognozować prawdopodobieństwo zamknięcia konta bankowego przez klienta – wyrażone jako prawdopodobieństwo sukcesu i iloraz szans – oraz oceniać jakość modelu za pomocą macierzy pomyłek.
Bieżące ćwiczenie