Проект портфолио специалиста по данным: логистическая регрессия (для начинающих и среднего уровня)

В этом видео мы создадим модель машинного обучения, которая с помощью логистической регрессии сможет предсказать, одобрят ли человеку кредит. Мы начнём с исследования и предварительной обработки данных, затем построим, обучим и оценим модель. После этого мы сделаем прогноз на основе новых данных и в конце обсудим методы перекрёстной проверки. ---------------------- Набор данных, использованный в этом видео, можно найти здесь: https://www.kaggle.com/datasets/sujit... ----------------------- 🎁 Подпишитесь на мою рассылку и получите доступ к различным бесплатным материалам (книги и чек-листы, шаблоны резюме, портфельные проекты) - https://stan.store/KarinaDataScientist ⚡️МАСТЕР-КЛАСС - «Мастер-класс по анализу данных с помощью Python» - https://stan.store/KarinaDataScientis... 🧠 ИИ для анализа данных - https://powerdrill.ai/?via=karina-sam... ----------------------- Временные метки: ----------------------- 00:00 - Введение 00:32 - Обработка данных и машинное обучение Модель 16:30 - Прогнозирование 20:51 - Перекрёстная проверка 🎥 Другие видео, которые могут вас заинтересовать -----------------------    • Data Science Portfolio Project - Churn pre...      • Data Science Project - RFM model   ----------------------- Обо мне ----------------------- Привет! Меня зовут Карина, я финансист, ставший специалистом по данным. Моя миссия — превратить пугающие технологии в доступные инструменты. Я хочу дать возможность миллиону человек использовать возможности искусственного интеллекта, Python, SQL и Excel, чтобы работать эффективнее, а не сложнее. Контакты ----------------------- Youtube: комментарии на YouTube — безусловно, лучший способ получить от меня ответ! Электронная почта только для деловых запросов: karinadatascientist@gmail.com ---------------------- Социальные сети: ----------------------- TikTok:   / karinadatascientist   Instagram:   / karinadatascientist   Linkedin:   / karina-samsonova   #karinadatascientist #python #datascience #logisticregression