Regressão Logística no RStudio: Fundamentos de Modelagem de Dados

Fazer sentido de resultados binários, como se um cliente vai comprar um produto ou se uma transação é fraudulenta, é uma habilidade fundamental na ciência de dados. Este curso baseado em texto orienta você desde os conceitos básicos de dados binários até o ajuste, interpretação e avaliação de seus próprios modelos preditivos.Você aprenderá a preparar seus dados, executar análises de regressão no RStudio e explicar os resultados com confiança. O que você aprenderá: - Aprenda os principais conceitos matemáticos e a lógica por trás da regressão logística e da classificação binária. - Prepare e limpe conjuntos de dados brutos no RStudio usando fluxos de trabalho modernos do tidyverse. - Ajuste modelos de regressão Logística usando a função glm e interprete razões de probabilidade e coeficientes. - Avalie o desempenho do modelo usando matrizes de confusão, precisão e curvas ROC. - Valide modelos implementando divisões de dados de treinamento e teste para evitar o ajuste excessivo. - Enfrente desafios de modelagem do mundo real, como desequilíbrio de classe e multicolinearidade. O curso começa com terminologia essencial e fundamentos estatísticos antes de orientá-lo passo a passo através de exemplos de codificação no RStudio.Você progredirá da preparação de dados para o ajuste do modelo, avaliação e diagnósticos. Este curso é projetado para iniciantes, analistas de dados e aspirantes a cientistas de dados que desejam uma base sólida em modelagem preditiva.Não é necessária experiência prévia com regressão logística.Comece a ler hoje para desbloquear o poder da classificação preditiva em R.