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ML for Business Manager: Build Regression Model in R Studio

In questo corso gratuito online, imparate le tecniche e le analisi coinvolte nella costruzione di modelli di regressione in R Studio.

Business
Gratuito
In questo corso gratuito online, imparate i metodi e i processi coinvolti nell'utilizzo della machine learning per costruire modelli di regressione utilizzando R Studio. Determinare la definizione di statistiche e analisi dei dati. Si discuterà di regressione lineare, che si riferisce ad un approccio lineare per modellare il rapporto tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Incrementa le tue abilità di machine learning studiando questo corso completo.

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Description

Sei un business manager che cerca di essere un esperto nel risolvere problemi di business complessi utilizzando regressione lineare in R Studio? Questo corso ti condurrà attraverso i passi necessari che dovresti assumere quando si sviluppano soluzioni ai tuoi problemi di business utilizzando la regressione lineare. Scopri che l'aspetto più cruciale da considerare quando si crea un modello è avere una conoscenza sonora della questione che si intende risolvere. Queste informazioni sono critiche poiché la qualità dell'output dipende dalla qualità degli input. Guadagnerai intuito sul fatto che la distribuzione di frequenza dei dati qualitativi elenca tutte le categorie e il numero di elementi appartenenti a ciascuna categoria. Al contrario, la distribuzione di frequenza dei dati quantitativi elenca tutte le classi e il numero di valori che appartengono a ciascuna classe. Il corso discuterà l'importanza della pre - elaborazione dei dati e l'interpretazione dei dati utilizzando le tecniche di machine learning.

All'inizio verrà introdotto al concetto di analisi bivariata, che si riferisce all'analisi simultanea di due variabili. Esplora la possibilità di una relazione o di differenze tra due variabili e la conseguente conseguenza. Poi, si discuterà di correlazione, una misura statistica che indica la misura in cui due o più variabili fluttuano insieme. Una correlazione positiva suggerisce come quelle variabili aumentano o diminuiscono in parallelo, mentre una correlazione negativa indica il grado a cui una variabile aumenta man mano che diminuisce. Si guadagnerà intuire il fatto che la regressione lineare si riferisce ad un approccio lineare per modellare la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Scopri che quando si sta gestendo e interpretando variabili qualitative in un modello lineare, bisogna prima trasformarle in variabili dummy, quindi eseguire la regressione mentre si osservano i valori di beta e p. Il corso discuterà i diversi metodi e tecniche lineari.

Prossimo, si imparerà che il Residual Standard Error (RSE) è l'importo medio che la risposta si discosterà dalla vera linea di regressione, e può anche essere considerata come una misura dell'assenza di adattamento tra il modello e i dati. La regressione lineare semplice è un approccio per prevedere una risposta quantitativa Y basata su una singola variabile predittiva X. Capire questa sezione vi aiuterà a riconoscere che il metodo di restringimento si riferisce all'adattamento di un modello che coinvolge tutte le variabili predittiva. I coefficienti stimati sono scarsi verso lo zero, rispetto alle stime meno quadrate. Infine, si studieranno le tecniche di selezione dei sottogruppi, la regressione delle creste e il lazo in R. Assessing l'accuratezza dei coefficienti previsti e la matrice di correlazione in R seguirà. Questo corso sarà di interesse per i manager aziendali, i dirigenti o gli studenti interessati a studiare l'apprendimento automatico e la regressione lineare. Perché aspettare? Inizia questo corso oggi e diventa un esperto di regressione lineare e problem-solving.

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