آموزش رگرسیون لجستیک با استفاده از SAS Stat
Logistic Regression using SAS Stat
رگرسیون لجستیک SAS عمدتاً برای پیش‌بینی نتیجه متغیر وابسته طبقه‌ای بر اساس یک یا چند متغیر وابسته و مستقل برای استفاده از رگرسیون چندگانه استفاده می‌شود. رگرسیون لجستیک اساساً بر اساس الگوریتم برآورد حداکثر احتمال (ML) است، که در آن ضرایب احتمال را برای نسخه‌ها و تکرارهای مختلف برای انتخاب مقادیر پارامترهای رگرسیون و تخمین نسبت داده‌ها برای تفسیر یکدیگر به حداکثر می‌رسانند.
این یکی از مدل های SAS است و عمدتاً برای مبتدیان داده استفاده می شود. مدل لجستیک عمدتاً دارای ویژگی مشترک است. کلاس کلی مدل های خطی به معنای متغیر پاسخ برای فرض سایر متغیرهای توضیحی است. این ابزارهای دیگری مانند pi دارد و داده های ضمنی بستگی به متغیر رفتار پاسخ دارد که باید ثابت شود. این روش لجستیک مدل های رگرسیون خطی را برای داده های پاسخ با حداکثر روش برای انجام شرایط لجستیک و رگرسیون مناسب می کند. همچنین طبقه بندی رویه و متغیرهای دسته بندی خاص را که به عنوان طبقه بندی متغیرهای کلاس نیز شناخته می شود، امکان پذیر می کند. عمدتاً به طور مداوم با متغیر تأثیرات روش توضیحی دنبال می شود. این مدل‌های پیچیده دیگر را پشتیبانی می‌کند و تعاملات داده از اصطلاحات داده تودرتو با رویه GLM استفاده می‌کند.
مدل رگرسیون لجستیک، مدل پایه SAS برای پیش‌بینی نتایج قطعی متغیر وابسته بر اساس یک یا چند پیوسته است. پس از آن، متغیرهای وابسته و مستقل برای تحلیل رگرسیون داده‌ها برای محاسبه عوامل ارتقاء یافته و غیرمرتبط در رتبه‌بندی عملکرد داده‌ها انجام شد.
معرفی Introduction
-
مقدمه ای بر پروژه رگرسیون لجستیک با استفاده از SAS Stat Introduction to Logistic Regression Project using SAS Stat
-
تشریح و کاوش مجموعه داده های بیمه Insurance Dataset Explanation and Exploration
نمایش رگرسیون لجستیک Logistic Regression Demonstration
-
نمایش رگرسیون لجستیک قسمت 1 Logistic Regression Demonstration Part 1
-
نمایش رگرسیون لجستیک قسمت 2 Logistic Regression Demonstration Part 2
-
مقادیر گمشده Missing Values Imputation
-
ورودی های دسته بندی Categorical Inputs
-
ورودی های دسته بندی ادامه دارد Categorical Inputs Continue
خوشه بندی متغیر Variable Clustering
-
خوشه بندی متغیر قسمت 1 Variable Clustering Part 1
-
خوشه بندی متغیر قسمت 2 Variable Clustering Part 2
-
خوشه بندی متغیر قسمت 3 Variable Clustering Part 3
-
غربالگری متغیر Variable Screening
-
غربالگری متغیر ادامه دارد Variable Screening Continue
انتخاب زیر مجموعه Subset Selection
-
انتخاب زیر مجموعه قسمت 1 Subset Selection Part 1
-
انتخاب زیر مجموعه قسمت 2 Subset Selection Part 2
-
انتخاب زیر مجموعه قسمت 3 Subset Selection Part 3
-
انتخاب زیر مجموعه قسمت 4 Subset Selection Part 4
-
انتخاب زیر مجموعه قسمت 5 Subset Selection Part 5
-
انتخاب زیر مجموعه قسمت 6 Subset Selection Part 6
-
انتخاب زیر مجموعه قسمت 7 Subset Selection Part 7
-
انتخاب زیر مجموعه قسمت 8 Subset Selection Part 8
-
لوجیت پلات Logit Plots
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
https://donyad.com/d/580c2b
آموزش تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین با پایتون
Data Analysis and Machine Learning with Python
کاوش داده ها با NumPy، Matplotlib، Seaborn، Plotly، Pandas و رگرسیون خطی
آموزش عملیات یادگیری ماشین: کاربرد DevOps در علم داده
Machine Learning Operations: Applying DevOps to Data Science
Microsoft Ignite 2019 | عملیات یادگیری ماشین: کاربرد DevOps در علم داده | دامیان برادی
آموزش آمار بیزی و یادگیری ماشین - تست A/B
Bayesian Statistics and Machine Learning - A/B Testing
روش های بیزی را در تست A/B بکار ببرید و همچنین از الگوریتم های تطبیقی برای بهبود عملکرد تست A/B استفاده کنید.
آموزش آزمون های آزمایشی گواهی هوش مصنوعی
Artificial Intelligence Certification Practice tests
گواهی هوش مصنوعی خود را با آزمون‌های جامع تمرینی Ace
EDU CBA
مهارت های دنیای واقعی را بصورت آنلاین بیاموزید EDUCBA یک ارائه دهنده جهانی آموزش مبتنی بر مهارت است که نیازهای اعضا را در بیش از 100 کشور برطرف می کند. ما بزرگترین شرکت فناوری پیشرفته در آسیا با نمونه کارهای 5498+ دوره آنلاین ، 205+ مسیر یادگیری ، 150+ برنامه شغل محور (JOPs) و 50+ بسته دوره حرفه ای شغلی هستیم که توسط متخصصان برجسته صنعت آماده شده است. برنامه های آموزشی ما برنامه های مبتنی بر مهارت شغلی است که توسط صنعت در سراسر امور مالی ، فناوری ، تجارت ، طراحی ، داده و فناوری جدید و آینده مورد نیاز صنعت است.
Udemy (یودمی)
یودمی یکی از بزرگترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.