Linear and Logistic Regression in R: Regression vs Classification (bằng tiếng Anh)

Hiểu được sự khác biệt giữa dự đoán một giá trị liên tục và phân loại dữ liệu thành các loại là nền tảng của khoa học dữ kiện hiện đại. Chương trình này cung cấp một sự giới thiệu rõ ràng, khái niệm và thực tế về hồi quy tuyến tính và logistic bằng R. Bạn sẽ chuyển từ nắm bắt các khái niệm thống kê cơ bản để tích cực chuẩn bị dữ liệu, xây dựng các mô hình dự đoán, và giải thích kết quả của chúng để đưa ra quyết định kinh doanh. Qua các giải thích rõ ràng và các ví dụ mã có cấu trúc, bạn sẽ có được một hiểu biết vững chắc về cách đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số tiêu chuẩn của ngành. Bạn sẽ học được: - Hiểu được sự khác biệt cơ bản giữa các nhiệm vụ hồi quy và phân loại - Chuẩn bị và dọn dẹp các tập dữ liệu thô bằng cách sử dụng các luồng làm việc xử lý dữ kiện lập trình R hiện đại - Tạo mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán kết quả số liên tục - Phát triển mô hình hồi quy logistic cho phân loại nhị phân và ra quyết định - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số chính như R-squared, RMSE, chính xác và ROC-AUC - Giải thích hệ số mô hình để trích xuất kiến thức kinh doanh hữu ích Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và nền tảng khái niệm của mô hình dự đoán. Sau đó bạn sẽ tiến hành từng bước một qua quá trình xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình trong R, và các kỹ thuật đánh giá quan trọng cần thiết để xác nhận kết quả của bạn. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà phân tích kinh doanh, và các nhà khoa học dữ liệu tham vọng muốn có một sự giới thiệu thực tế về học máy. Không cần phải lập trình trước hoặc có kinh nghiệm thống kê cao cấp. Bắt đầu hành trình của bạn vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và làm chủ những yếu tố cơ bản của mô hình dự đoán hôm nay.