or
Acest exercițiu face parte din cursul
Vei învăța elementele de bază ale acestui model statistic popular, ce reprezintă regresia și cum diferă regresia liniară de cea logistică. Vei vedea apoi cum să construiești 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 numărul de clicuri pe reclame Facebook. Îți vei aprofunda totodată cunoștințele 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 calitatea modelului tău. Vei vedea cum să cuantifici cât de bine se potrivește un model de regresie liniară, cum să diagnostichezi problemele modelului cu ajutorul vizualizărilor și cum să înțelegi influența și efectul de pârghie al fiecărei observații asupra modelului.
Învață să construiești modele de regresie logistică. Folosind date reale, vei prezice probabilitatea ca un client să își închidă contul bancar, atât ca probabilități de succes, cât și ca cote, și vei cuantifica performanța modelului folosind matrici de confuzie.
Exercițiul curent