GenAI и LLM | Видео 2 | Часть 2 | Логистическая регрессия | Занятия по ИИ Венката Редди

Код: https://colab.research.google.com/dri... Учебные материалы: https://github.com/venkatareddykonasa... Полный плейлист:    • GenAI & LLMs: The Only Course You’ll Ever ...   Если этот канал сэкономил вам время или помог в обучении, поддержите нас здесь ❤️ https://buymeacoffee.com/siliconstrings Ваша поддержка помогает тысячам учащихся получать доступ к бесплатному образовательному контенту Оставайтесь на связи с нами и получайте регулярные обновления через наш канал WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Vb4U... Чтобы быть в курсе последних обновлений, присоединяйтесь к нашему WhatsApp Сообщество: https://chat.whatsapp.com/GidY7xFaFtk... В этом видео мы углубляемся в тонкости регрессии и классификации в машинном обучении, подчеркивая независимость этих концепций от используемых инструментов. Независимо от того, используете ли вы Python, SAS, R или любую другую платформу, основные принципы регрессии остаются неизменными. Мы рассмотрим, как интерпретировать значения R-квадрат, коэффициенты и прогнозы модели в различных инструментах и ​​библиотеках, таких как statsmodels и scikit-learn. 📌 Временные метки: 0:00:00 Пакет Sklearn 0:06:48 Логистическая регрессия 0:23:36 Множественная логистическая регрессия 0:28:40 Проверка модели: матрица ошибок 0:37:22 Перекрестная проверка Наш фокус переходит к практическому примеру, где мы демонстрируем построение регрессионной модели для прогнозирования поведения клиентов на основе возраста. Несмотря на первоначальное использование линейной регрессии, мы обнаруживаем её ограничения в задачах бинарной классификации. Это приводит нас к представлению логистической регрессии — более подходящей модели для прогнозирования категориальных результатов, таких как покупательское поведение клиента (покупка или отказ от покупки товара). Ключевые моменты, рассматриваемые в видео: Постоянство результатов регрессионных вычислений в различных инструментах. Понимание различий в синтаксисе различных языков программирования и пакетов. Недостаточность линейной регрессии для бинарных результатов и необходимость логистической регрессии. Практические примеры, демонстрирующие, когда следует использовать модели регрессии и классификации. Упражнения для определения и различения задач регрессии и классификации. К концу этого видео вы получите четкое понимание того, когда следует использовать линейную регрессию и логистическую регрессию, а также сможете распознавать задачи регрессии и классификации в реальных условиях. #МашинноеОбучение #НаукаОДанные #Регрессия #Классификация #ИИ #ЛогистическаяРегрессия #ЛинейнаяРегрессия #Python #ScikitLearn #Statsmodels #SASTool #ПостроениеМоделей #ПрогнозирующаяАналитика #АнализДанные #MLModels #promptengineering