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プロジェクト:scikit-learnによる多重線形回帰

説明

この2時間のプロジェクトベースのコースでは、Pythonを使用して複数の線形回帰モデルを構築および評価します。 scikit-learnを使用して回帰を計算し、パンダをデータ管理に、seabornをデータ視覚化に使用します。 このプロジェクトのデータは、TV、ラジオ、新聞などのメディアを介した広告費に基づいて売上を予測する非常に人気のあるAdvertisingデータセットで構成されています。

このプロジェクトの終わりまでに、次のことができるようになります。

– scikit-learnを使用して、単変量および多変量線形回帰モデルを構築します
– Seabornを使用して探索的データ分析(EDA)とデータの視覚化を実行します
–R²やRMSEなどの数値測定を使用してモデルの適合性と精度を評価します
–基本的な機能エンジニアリング手法を使用して回帰における交互作用効果をモデル化する

このコースは、Rhymeと呼ばれるCourseraの実践的なプロジェクトプラットフォームで実行されます。 Rhymeでは、ブラウザで実践的な方法でプロジェクトを実行します。 プロジェクトに必要なすべてのソフトウェアとデータを含む、事前構成されたクラウドデスクトップにすぐにアクセスできます。 すべてがインターネットブラウザに直接設定されているので、学習に集中できます。 このプロジェクトの場合、これは、必要なすべてのライブラリがプリインストールされたJupyterNotebooksとPython3.7を備えたクラウドデスクトップへの即時アクセスを意味します。

注意:
–クラウドデスクトップに5回アクセスできるようになります。 ただし、説明ビデオには何度でもアクセスできます。
–このコースは、北米地域に拠点を置く学習者に最適です。 現在、他の地域でも同じ体験を提供できるよう取り組んでいます。

価格:無料で登録!

言語: 英語

字幕: 英語

プロジェクト:scikit-learnによる多重線形回帰 –韻