or
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
เรียนรู้พื้นฐานของโมเดลทางสถิติยอดนิยมนี้ ทำความเข้าใจว่าการถดถอยคืออะไร และ Linear Regression กับ Logistic Regression แตกต่างกันอย่างไร จากนั้นจะได้เรียนรู้วิธีสร้างโมเดล Simple Linear Regression ด้วยตัวแปรอธิบายแบบตัวเลขและแบบหมวดหมู่ รวมถึงการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตอบสนองและตัวแปรอธิบายโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์ของโมเดล
ในบทนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โมเดล Linear Regression เพื่อทำนายราคาบ้านในไต้หวันและจำนวนการคลิกโฆษณาบน Facebook นอกจากนี้ยังได้ต่อยอดทักษะด้านการถดถอยผ่านการลงมือปฏิบัติกับออบเจกต์โมเดล ทำความเข้าใจแนวคิด "การถดถอยสู่ค่าเฉลี่ย" (regression to the mean) และเรียนรู้วิธีแปลงตัวแปรในชุดข้อมูล
ในบทนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีประเมินความเหมาะสมของโมเดล ทั้งการวัดเชิงตัวเลขว่าโมเดล Linear Regression เหมาะกับข้อมูลดีแค่ไหน การวินิจฉัยปัญหาของโมเดลด้วยการแสดงภาพข้อมูล รวมถึงการทำความเข้าใจค่า Leverage และอิทธิพลของแต่ละการสังเกตที่ใช้สร้างโมเดล
เรียนรู้การสร้างโมเดล Logistic Regression โดยใช้ข้อมูลจริง คุณจะทำนายโอกาสที่ลูกค้าจะปิดบัญชีธนาคารในรูปแบบของความน่าจะเป็นและอัตราส่วน Odds รวมถึงการวัดประสิทธิภาพของโมเดลด้วย Confusion Matrix
แบบฝึกหัดปัจจุบัน