Introducción a los algoritmos de regresión

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Offered By
Coursera Project Network
In this Guided Project, you will:

Analizar datos y generar modelos de regresión lineal y logística con Python

Encontrar los mejores parámetros para generar modelos óptimos

Clock55 minutos
IntermediateIntermediate
CloudNo download needed
VideoSplit-screen video
Comment DotsSpanish
LaptopDesktop only

Al completar este proyecto de 1 hora de duración, entenderás y podrás desarrollar tus propios modelos de regresión (lineal y logístico) a partir de un conjunto de datos definidos, y optimizar los algoritmos de forma automática para encontrar los mejores parámetros para tus modelos. También podrás entender los pasos necesarios antes de diseñar tus modelos, como analizar tus datos y hacer limpiezas de acuerdo a los tipos de datos y caso de uso.

Skills you will develop

Python LibrariesLogistic RegressionLinear Regression

Learn step-by-step

In a video that plays in a split-screen with your work area, your instructor will walk you through these steps:

  1. Explorar y analizar los conjuntos de datos

  2. Usar algoritmo de regresión lineal simple

  3. Usar algoritmo de regresión lineal múltiple

  4. Usar algoritmo de regresión logística

  5. Ajustar los hiperparámetros del algoritmo

  6. Seleccionar el mejor modelo

How Guided Projects work

Your workspace is a cloud desktop right in your browser, no download required

In a split-screen video, your instructor guides you step-by-step

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