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ML pour Business Managers: Générer un modèle de régression dans R Studio

Dans ce cours en ligne gratuit, découvrez les techniques et les analyses impliquées dans la construction de modèles de régression dans R Studio.

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Gratuit
Dans ce cours en ligne gratuit, découvrez les méthodes et les processus impliqués dans l'utilisation de l'apprentissage automatique pour construire des modèles de régression à l'aide de R Studio. Déterminer la définition des statistiques et l'analyse des données. La régression linéaire, qui fait référence à une approche linéaire pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes, sera discutée. Boosez vos compétences d'apprentissage en machine en étudiant ce cours complet.

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Description

Etes-vous un responsable métier à la recherche d'un expert pour résoudre des problèmes métier complexes à l'aide de la régression linéaire dans R Studio? Ce cours vous mènera à travers les étapes nécessaires à l'élaboration de solutions à vos problèmes métier à l'aide de la régression linéaire. Découvrez que l'aspect le plus crucial à prendre en compte lors de la création d'un modèle est d'avoir une bonne connaissance de la question que vous avez l'intention de résoudre. Cette information est essentielle car la qualité de la production dépend de la qualité des intrants. Vous y trouverez un aperçu du fait que la distribution de fréquence des données qualitatives énumère toutes les catégories et le nombre d'éléments appartenant à chaque catégorie. En revanche, la distribution de fréquence des données quantitatives répertorie toutes les classes et le nombre de valeurs qui appartiennent à chaque classe. Le cours discutera de l'importance du pré-traitement des données et de l'interprétation des données à l'aide des techniques d'apprentissage automatique.

Au début, vous serez introduit dans le concept d'analyse bivariée, qui fait référence à l'analyse simultanée de deux variables. Il explore la possibilité d'une relation ou de différences entre deux variables et la conséquence qui en résulte. Ensuite, vous discuterons de la corrélation, une mesure statistique qui indique dans quelle mesure deux variables ou plus fluctuent ensemble. Une corrélation positive suggère comment ces variables augmentent ou diminuent en parallèle, tandis qu'une corrélation négative indique le degré auquel une variable augmente lorsque l'autre diminue. Vous y trouverez un aperçu du fait que la régression linéaire fait référence à une approche linéaire pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Découvrez que lorsque vous manipulez et interprétez des variables qualitatives dans un modèle linéaire, vous devez d'abord les transformer en variables fictives, puis exécuter la régression tout en observant les valeurs bêta et p. Le cours discutera des différentes méthodes et techniques linéaires.

Ensuite, vous apprendrez que l'erreur standard résiduelle (RSE) est le montant moyen que la réponse va dévier de la courbe de régression vraie, et elle peut aussi être considérée comme une mesure de l'absence d'ajustement entre le modèle et les données. La régression linéaire simple est une approche pour prédire une réponse quantitative Y basée sur une variable de prédicteur unique X. Comprendre cette section vous aidera à reconnaître que la méthode de retrait fait référence à l'ajustement d'un modèle impliquant toutes les variables de prédicteur. Les coefficients estimés sont schébraux vers zéro, par rapport aux estimations les moins carrées. Enfin, vous étudierez les techniques de sélection des sous-ensembles, la régression par crête et lasso dans R. L'évaluation de l'exactitude des coefficients prédits et la matrice de corrélation dans la R suivra. Ce cours intéressera les chefs d'entreprise, les cadres ou les étudiants intéressés à étudier l'apprentissage automatique et la régression linéaire. Pourquoi attendre? Commencez ce cours aujourd'hui et devenez un expert en régression linéaire et en résolution de problèmes.

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