or
Este exercício faz parte do curso
Neste capítulo, você vai aprender o básico de regressão logística: como prever um alvo binário com variáveis contínuas e como interpretar esse modelo e usá-lo para fazer previsões para novos exemplos.
Neste capítulo, você vai entender por que a seleção de variáveis é crucial para construir um modelo útil. Você também vai aprender a implementar a seleção de variáveis stepwise forward para regressão logística e como decidir o número de variáveis a incluir no seu modelo final.
Agora que você sabe como construir um bom modelo, é importante convencer as partes interessadas a usá-lo criando gráficos adequados. Você vai aprender a construir e interpretar a curva de ganhos cumulativos e o gráfico de lift.
No contexto de negócios, muitas vezes é importante explicar a intuição por trás do modelo que você construiu. De fato, se o modelo e suas variáveis não fizerem sentido, ele pode não ser usado. Neste capítulo, você vai aprender a explicar a relação entre as variáveis do modelo e o alvo por meio de gráficos de insight de preditores.
Exercício atual