Логистическое моделирование в RStudio: Основы моделирования данных

Осмысление двоичных результатов, например, приобретет ли клиент продукт или является ли сделка мошеннической, является одним из основных навыков в науке данных. Логистическая регрессия является основополагающим статистическим методом, используемым для решения этих проблем классификации. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы работы с двоичными данными, а также научиться подбирать, интерпретировать и оценивать собственные модели предсказания. Вы узнаете, как подготавливать данные, выполнять регрессионный анализ в RStudio и уверенно объяснять результаты. Что вы узнаете: - Изучите основные математические концепции и логику логической регрессии и двоичной классификации. - Подготовка и очистка необработанных наборов данных в RStudio с использованием современных рабочих процессов tidyverse. - Настройка моделей логической регрессии с использование функции glm и интерпретация коэффициентов вероятности и коэффицентов. - Оценка производительности модели с использованием матриц путаницы, точности и кривых ROC. - Проверка моделей путем реализации обучения и тестирования разделения данных для предотвращения перенастройки. - Решение проблем моделирования в реальном мире, таких как дисбаланс классов и мультиколинейность. Курс начинается с основных терминов и статистических основ, а затем вы пройдете пошаговые примеры программирования в RStudio. Вы пройдете от подготовки данных до приспособления модели, оценки и диагностики. Этот курс предназначен для начинающих, аналитиков данных и начинающих ученых данных, которые хотят получить прочный фундамент в предсказывающем моделировании. Не требуется предыдущий опыт работы с логистической регрессией. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть мощь предсказуемой классификации в R.