Logistic Regression&application as Classification Algorithm

Offert par
Coursera Project Network
Dans ce Projet guidé, vous :

C​reate a Linear Regression model

C​reate a Logistic Regression model and compare with Linear model

P​erform a classifcation task with Logit model

Clock2 hours
IntermediateIntermédiaire
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

In this project, you will learn about Logistic Regression and its application as Classification Algorithm. The project demonstrates the theoretical background of Logistic Regression using the Sigmoidal function. It also explains the suitability of linear vs logistic regression to answer the specific types of research questions. Finally, it covers an implementation of classification algorithm using logit model. The project utilizes the 'Candy' dataset for illustrative purpose.

Les compétences que vous développerez

Logistic RegressionData AnalysisLinear RegressionClassification Algorithm

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. Introduction to Logistic Regression

  2. Dataset and Linear Regression

  3. Logistic Regression and comparison with Linear Regression

  4. Classification Algorithm - Logit Model

  5. Model Evaluation

  6. Model Training

  7. Model Testing

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

Foire Aux Questions

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.