آموزش رگرسیون لجستیک در پایتون

رگرسیون لجستیک یک روش آماری برای طبقه بندی اشیا است. در این آموزش ، ما بر روی حل مسئله طبقه بندی باینری با استفاده از روش رگرسیون لجستیک تمرکز خواهیم کرد. این آموزش همچنین یک مطالعه موردی را ارائه می دهد که به شما امکان می دهد نحوه کدگذاری و اعمال Logistic Regression در پایتون را بیاموزید.

این آموزش برای دانش آموزان و همچنین افراد حرفه ای برای کسب دانش در مورد انجام رگرسیون لجستیک در پایتوندر پایتون تهیه شده است.

این آموزش با فرض آشنایی زبان آموز با پایتون و کتابخانه های آن مانند Pandas ، Numpy و Matplotlib نوشته شده است. اگر در پایتون یا این کتابخانه ها تازه وارد هستید، پیشنهاد می کنیم قبل از اینکه سفر خود را با رگرسیون لجستیک در پایتون شروع کنید، یک آموزش بر اساس آنها انتخاب کنید.

لیست جلسات قبل آموزش رگرسیون لجستیک در پایتون

1.  آموزش رگرسیون لجستیک در پایتون
2. معرفی رگرسیون لجستیک در پایتون 
3. آموزش مطالعه موردی رگرسیون لجستیک در پایتون 
4. آموزش راه اندازی یک پروژه رگرسیون لجستیک در پایتون
5. آموزش دریافت داده ها رگرسیون لجستیک در پایتون 
6. آموزش تجدید ساختار داده ها رگرسیون لجستیک در پایتون 
7. آموزش آماده سازی داده ها رگرسیون لجستیک در پایتون
8. آموزش تقسیم داده ها رگرسیون لجستیک در پایتون
9. آموزش طبقه بندی کننده ساختمان رگرسیون لجستیک در پایتون 
10. آموزش تست رگرسیون لجستیک در پایتون
11. محدودیت های رگرسیون لجستیک در پایتون