Introducción a los algoritmos de regresión

4.5
étoiles
26 évaluations
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Coursera Project Network
Dans ce projet guidé, vous :

Analizar datos y generar modelos de regresión lineal y logística con Python

Encontrar los mejores parámetros para generar modelos óptimos

Clock55 minutos
IntermediateIntermédiaire
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsEspagnol
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

Al completar este proyecto de 1 hora de duración, entenderás y podrás desarrollar tus propios modelos de regresión (lineal y logístico) a partir de un conjunto de datos definidos, y optimizar los algoritmos de forma automática para encontrar los mejores parámetros para tus modelos. También podrás entender los pasos necesarios antes de diseñar tus modelos, como analizar tus datos y hacer limpiezas de acuerdo a los tipos de datos y caso de uso.

Les compétences que vous développerez

Python LibrariesLogistic RegressionLinear Regression

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Explorar y analizar los conjuntos de datos

  2. Usar algoritmo de regresión lineal simple

  3. Usar algoritmo de regresión lineal múltiple

  4. Usar algoritmo de regresión logística

  5. Ajustar los hiperparámetros del algoritmo

  6. Seleccionar el mejor modelo

Comment fonctionnent les projets guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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