線性迴歸模型會為資料擬合一直線。一直線由兩個特性決定:截距與斜率。
這裡你會看到一張散佈圖,顯示每單位面積房價與附近便利商店數量之間的關係,資料使用 Taiwan 房地產資料集。
點一下圖表,然後估計線性迴歸趨勢線的截距。
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你將學到這個熱門統計模型的基礎、何謂迴歸,以及線性與羅吉斯迴歸的差異。接著你會學習如何以數值與類別解釋變數擬合簡單線性迴歸模型,並用模型係數描述反應變數與解釋變數之間的關係。
當前練習
在本章中,你會學到如何使用線性迴歸模型,對臺灣房價與 Facebook 廣告點擊進行預測。你也會透過實作模型物件來精進迴歸技巧、理解「回歸到平均」的概念,並學會如何對資料集中的變數做轉換。
在本章中,你將學會如何針對模型提出問題以評估擬合度。你會學到如何量化線性迴歸模型的擬合優劣、運用視覺化診斷模型問題,並理解每筆觀測對建立模型的槓桿值與影響力。
學習如何擬合羅吉斯迴歸模型。利用真實世界資料,你將以成功機率與勝算來預測客戶關閉銀行帳戶的可能性,並使用混淆矩陣量化模型效能。