Understand the theory and intuition behind logistic regression classifier models
Build, train and test a logistic regression classifier model in Scikit-Learn
Perform data cleaning, feature engineering and visualization
In this project-based course, we will build, train and test a machine learning model to predict employee attrition using features such as employee job satisfaction, distance from work, compensation and performance. We will explore two machine learning algorithms, namely: (1) logistic regression classifier model and (2) Extreme Gradient Boosted Trees (XG-Boost). This project could be effectively applied in any Human Resources department to predict which employees are more likely to quit based on their features. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Machine Learning Regression
Data Science
Artificial Neural Network
Machine Learning
regression
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Understand the Problem Statement and Business Case
Import Libraries and Datasets
Perform Data Visualization
Perform Data Visualization - Continued
Create Training and Testing Datasets
Understand the Intuition Behind Logistic Regression
Train and Evaluate a Logistic Regression Model
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.
Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.
Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.
Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.
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La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.
El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.
En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.
Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.
Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.
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