Logistic Regression&application as Classification Algorithm

von
Coursera Project Network
In diesem Angeleitetes Projekt werden Sie:

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
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

Logistic RegressionData AnalysisLinear RegressionClassification Algorithm

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  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

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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