Name: Curso Regresión Lineal: Análisis de correlaciones y previsión de resultados
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Resumen del curso

Utiliza visualizaciones para entender la distribución de tus datos
Descubre la diferencia entre variables dependentes y explicativas en tus datos
Aprende a separar datos de entrenamiento y teste
Modela con regresiones lineales
Entienda los errores en función de los residuos y métricas
Compara y guarda los mejores modelos

Público Objetivo

Quienes desean crear modelos para sus datos y ser capaz de predecir valores con regresiones lineales.

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Última atualização

20/06/2023

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168

Minutos de video

174

Alumnos en este curso

9.4

Note del curso

Certificado de participación

Formaciones con este curso

Instructores

João Henrique Gonçalves Mazzeu

Contenido Detallado

Análisis preliminares
- Introducción
- Conociendo el dataset
- Análisis preliminares
Comportamiento de la variable dependiente
- Comportamiento de la variable dependiente
- Usando el boxplot
- Boxplot con dos variables
- Distribuición de frecuencias
Variable dependiente vs Variables explicativas
- Pairplot
- Jointplot
- Lmplot
Datasets de entrenamiento y prueba
- Datasets de entrenamiento y prueba
- Estimando un modelo de regresión lineal
- Obteniendo pronósticos puntuales
- Interpretación de los coeficientes estimados
- Análisis gráfico de predicciones
Comparando modelos
- Comparando modelos
- Otras métricas de regresión
Guardando y cargando el modelo
- Usando Pickle
- Almacenando el modelo
Nuevo proyecto
- Presentación
- Formularios en Google Colab
- Solución
- Extra: Simulador interactivo
- Conclusión

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