Regressão Logística, LDA & KNN em Python-Modelagem Previdenciativa

Você está procurando se tornar um especialista em resolver problemas da vida real usando algoritmos de classificação diferentes em Python? Este curso dará a você a capacidade de interpretar os resultados de um modelo de regressão logística em Python. Você será capaz de usar esses resultados ao tomar decisões estratégicas em sua organização. Obtenha insight sobre os métodos de dispersão, que ajudarão a entender a disseminação de um conjunto de dados, a saber, alcance, desvio padrão e variância. Descubra que, ao comparar centros, a média nem sempre é a melhor medida de tendência central como os outliers a influenciam fortemente, que é a principal razão pela qual a mediana é preferida sobre a média. Você será ensinado sobre as vantagens de usar o modo para medir os centros, incluindo o fato de que ele pode ser calculado tanto para dados quantitativos quanto qualitativos, sendo que isso significa e mediana só pode ser usada para dados quantitativos. O curso também irá apresentá-lo às principais bibliotecas do Python, que são Pandas, NumPy e Seaborn.

Descubra as primeiras etapas fundamentais na construção de um modelo de aprendizado de máquina, onde você converte seu problema de negócio em um problema estatístico, defina as variáveis dependentes e independentes e identifique se deseja prever ou inferir. Você aprenderá sobre treinamento de dados e testes de dados, onde dados de treinamento se referem às informações usadas para treinar um algoritmo e testar dados inclui apenas os dados de entrada e é usado para acessar a exatidão do modelo criado ’ ou a função preditadora feita utilizando os dados de treinamento. Descubra a importância de manipular valores ausentes em dados do mundo real e a importância de gerenciá-lo adequadamente já que muitos algoritmos de aprendizado de máquina não suportam conjuntos de dados com valores ausentes. Em seguida, você estudará os métodos mais comuns de imputação de valores ausentes, que são imputação baseada no segmento, imputação com zero e imputação com mediana, média ou modo.

Em seguida, você aprenderá sobre a técnica de análise discriminante linear, que é baseada no teorema de Bayes ’, como método preferido quando a variável de resposta tem mais de duas classes. Descubra como, com um determinado conjunto de valores de preditor, você pode utilizar esta técnica para calcular a probabilidade de uma determinada observação pertencente a cada grupo e atribuir o grupo com maior probabilidade a essa observação. Em seguida, você irá identificar as desvantagens da técnica de vizinhos k-mais próxima, incluindo que ele não menciona cada relacionamento da variável ’ e a variável de resposta. Por fim, você aprenderá a interpretar os modelos de classificação ’ resultados, criando uma matriz de confusão em Python, avaliando o desempenho do modelo e a criação de variáveis dummy em Python. Este curso será de interesse de cientistas de dados, executivos ou estudantes interessados em aprender sobre técnicas de classificação. Por que esperar? Inicie este curso hoje e torne-se um modelo de classificação e especialista em solução de problemas.