Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, zwischen Regressions- und Klassifizierungsaufgaben zu unterscheiden, logistische Regressionsmodelle in R anzuwenden, Rohdatensätze vorzuverarbeiten, Modelle mithilfe von Verwirrungsmatrizen zu bewerten und die Leistung durch ROC-Kurven, AUC und Schwellenwertanpassungen zu optimieren. Sie werden auch praktische Erfahrungen mit realen Anwendungen im Gesundheits- und Finanzwesen sammeln, einschließlich der Vorhersage von Diabetes und der Risikoabschätzung von Krediten. Dieser Kurs bietet einen schrittweisen Ansatz zur Beherrschung der logistischen Regression, beginnend mit grundlegenden Konzepten und fortschreitend bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen. Die Lernenden profitieren von praktischen Datensätzen, einschließlich Werbe-, Medizin- und Finanzdaten, um sicherzustellen, dass sie nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch angewandte Fähigkeiten erwerben. Einzigartig an diesem Kurs ist die Integration von technischer Tiefe (Skalierung von Merkmalen, Dimensionsreduzierung, Modellkoeffizienten) und praktischer Bedeutung (Kreditgenehmigung, Risikomodellierung). Am Ende werden die Teilnehmer sicher sein, Modelle des Maschinellen Lernens mit logistischer Regression in R zu erstellen, zu interpretieren und zu validieren, was sie mit wertvollem Fachwissen für die Datenwissenschaft, Analytik und finanzielle Entscheidungsfindung ausstattet.