ML for Business Manager: Build Regression Model in R Studio

Questo corso ti porta attraverso i passi che dovresti assumere quando si sviluppano soluzioni ai tuoi problemi di business utilizzando la regressione lineare. Bisogna considerare la questione che si intende risolvere quando si crea un modello dal momento che il valore dell'output dipende dalla qualità degli input. Possiamo aiutarvi a comprendere il diverso trattamento ricevuto da dati qualitativi e quantitativi e a coprire anche l'importanza della pre - elaborazione dei dati e l'interpretazione dei dati quando si utilizzano tecniche di machine learning.

Questo corso ti introduce al concetto di 'analisi bivariata ': l'analisi simultanea di due variabili. Esplora la possibilità di una relazione tra due variabili e il loro conseguente impatto. Poi si discute di correlazione, una misura che rivela la misura in cui due o più variabili cambiano insieme, e delineano il ruolo della regressione lineare nel modellare il loro rapporto. Il corso smonta diversi metodi e tecniche di modellazione lineare per aiutarti a utilizzare l'apprendimento automatico per prevedere le future modifiche che influenzano il tuo business.

esamineremo poi l'idea di 'errore standard residuo '(RSE), quanto la risposta si differenzia dalla linea di regressione' vera '. Capire questa sezione vi aiuterà a riconoscere che il metodo statistico 'restringente' si adatta a un modello che coinvolge tutte le variabili predittrici. I coefficienti stimati sono scarsi verso lo zero, rispetto alle stime meno quadrate. Infine, studiamo le tecniche di selezione dei sottogruppi, la regressione delle creste e il lazo in R prima di valutare l'accuratezza dei coefficienti previsti e la matrice di correlazione in R. Questo corso può aiutare i manager aziendali, i dirigenti o chiunque sia interessato ad utilizzare l'apprendimento automatico e la regressione lineare per prevedere gli sviluppi futuri e il problem - solving.