Проект по машинному обучению: логистическая регрессия на Python | Прогнозирование успеваемости ст... скачать в хорошем качестве

Проект по машинному обучению: логистическая регрессия на Python | Прогнозирование успеваемости ст...

В этом видео я объясняю логистическую регрессию в рамках моего плана перехода от Python к машинному обучению. Этот проект посвящен созданию системы прогнозирования успеваемости студентов (сдача/несдача) с использованием логистической регрессии на Python. Мы работаем с реальными данными об успеваемости студентов и применяем полный рабочий процесс машинного обучения, включая предварительную обработку данных, масштабирование признаков, обучение модели, прогнозирование и оценку. Вы узнаете, как работают модели классификации, чем логистическая регрессия отличается от линейной регрессии, и как оценивать модели классификации с помощью точности, матрицы ошибок, прецизии, полноты и F1-меры. Этот проект идеально подходит для начинающих, переходящих от анализа данных к машинному обучению, а также для всех, кто готовится к стажировкам в области машинного обучения или к работе в качестве младшего инженера по машинному обучению. Что вы узнаете в этом проекте: Что такое логистическая регрессия и где она используется Разница между задачами регрессии и классификации Как подготовить данные для модели классификации Разделение на обучающую и тестовую выборки и масштабирование признаков Построение модели логистической регрессии с использованием scikit-learn Понимание точности, матрицы ошибок и отчета о классификации Как интерпретировать производительность модели в реальных условиях Детали проекта: Язык: Python Библиотеки: Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn Набор данных: Данные об успеваемости студентов Выход: Прогноз «Сдал» или «Не сдал» Этот проект закладывает прочную основу для продвинутых моделей, таких как деревья решений, случайный лес и нейронные сети. #машинноеобучение #программированиенаpython #проектынаpython