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Python의 statsmodels로 배우는 중급 회귀

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

배운 내용

1장

• 평행 기울기의 적합/시각화/예측/평가

2장

• 설명 변수 간 상호작용
• 심프슨의 역설

3장

• 여러 설명 변수로 확장
• 선형 회귀 알고리즘 구현

4장

• 다중 설명 변수가 있는 로지스틱 회귀
• 로지스틱 분포
• 로지스틱 회귀 알고리즘 구현

더 배울 내용

• 학습/테스트 세트
• 교차 검증
• p-값과 유의성

고급 회귀

• Python의 일반화 선형 모형
• Python 예측 분석 입문
• Python의 선형 분류기
• Python 트리 기반 모델로 하는 머신 러닝

회귀를 즐겨 보세요!

Python의 statsmodels로 배우는 중급 회귀