EDA e classificazione con regressione logistica e KNN

I dati sanitari contengono informazioni critiche, ma l'estrazione di modelli significativi richiede un'analisi strutturata. Comprendere come pulire, esplorare e modellare i set di dati medici è un'abilità fondamentale per gli aspiranti scienziati dei dati. Imparerai come eseguire un'analisi approfondita dei dati esplorativi (EDA), comprendere le distribuzioni delle funzionalità e applicare algoritmi di classificazione come la regressione logistica e i vicini più vicini (KNN) a un set di dati sul cancro al seno nel mondo reale. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di data science e la pipeline di classificazione - Analizzare le distribuzioni delle funzionalità e identificare i modelli utilizzando l'analisi esplorativa dei dati - Preparare e preelaborare i set di dati medici per i modelli di apprendimento automatico - Implementare gli algoritmi di regressione logistica e K-Nearest Neighbors (KNN) - Valuta le prestazioni del modello utilizzando metriche chiave come precisione, richiamo e punteggio F1 - Confrontare e selezionare il miglior modello di classificazione per le previsioni sanitarie Il corso inizia con la terminologia essenziale e le tecniche di esplorazione dei dati prima di guidarti attraverso l'ingegneria delle funzionalità e l'implementazione del modello utilizzando frammenti di codice Python puliti e strutturati.Questo corso è progettato per i principianti che desiderano costruire una solida base nelle attività di classificazione, senza prerequisiti avanzati richiesti. Inizia oggi stesso a esplorare i dati medici e a creare i tuoi primi modelli di classificazione.