Bienvenue dans le cours Modélisation prédictive, ajustement de modèle et analyse de régression. Dans ce cours, nous allons explorer les différentes approches de la modélisation prédictive et discuter de la façon dont un modèle peut être supervisé ou non supervisé. Nous verrons comment un modèle peut être ajusté, entraîné et évalué pour s'appliquer aux données historiques et futures dans le but d'atteindre les objectifs de l'entreprise. Enfin, ce cours comprend une activité pratique pour développer un modèle de régression linéaire.

Modélisation prédictive, ajustement de modèles et analyse de régression
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Modélisation prédictive, ajustement de modèles et analyse de régression
Ce cours fait partie de Spécialisation "Les fondamentaux de la science des données"
Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Julie Pai
8 465 déjà inscrits
Inclus avec
75 avis
Ce que vous apprendrez
L'application de la modélisation prédictive au travail professionnel et académique
Applications de l'analyse de classification : arbres de décision
Applications de l'analyse de régression (linéaire et logistique)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Analyse descriptive
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Apprentissage par arbre de décision
- Catégorie : Régression logistique
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Algorithmes de classification
Détails à connaître

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2 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours
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Avis des étudiants
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2,66 %
- 1 star
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Révisé le 12 janv. 2022
course content is very concise and easy to understand
Révisé le 26 mars 2023
Rather short, but still comprehensive enough for a beginner.
Révisé le 27 juin 2021
Thank you Very Much I learn a lot of Thing with all kinds of Predative Modeling that I can use.
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