or
Acest exercițiu face parte din cursul
Vei învăța elementele de bază ale acestui model statistic popular: ce este regresia și cum diferă regresia liniară de cea logistică. Vei afla apoi cum să ajustezi modele de regresie liniară simplă cu variabile explicative numerice și categoriale și cum să descrii relația dintre variabila răspuns și variabilele explicative folosind coeficienții modelului.
În acest capitol, vei descoperi cum să folosești modele de regresie liniară pentru a face predicții privind prețurile locuințelor din Taiwan și clicurile pe reclame Facebook. Îți vei extinde totodată competențele de regresie lucrând direct cu obiecte de model, înțelegând conceptul de „regresie spre medie" și învățând cum să transformi variabilele dintr-un set de date.
În acest capitol, vei învăța cum să evaluezi ajustarea modelului tău. Vei afla cum să cuantifici cât de bine se ajustează un model de regresie liniară, cum să diagnostichezi problemele modelului prin vizualizări și cum să înțelegi efectul de pârghie și influența fiecărei observații folosite pentru construirea modelului.
Învață să ajustezi modele de regresie logistică. Folosind date reale, vei prezice probabilitatea ca un client să își închidă contul bancar, exprimată ca probabilități de succes și rapoarte de cote, și vei cuantifica performanța modelului folosind matrici de confuzie.
Exercițiul curent