Si quieren un gráfico más colorido pueden usa seaborn
Fundamentos de regresión logística
¿Qué es la regresión logística?
Tu primera clasificación con regresión logística
¿Cuándo usar regresión logística?
Fórmula de regresión logística
Regresión logística binomial
Preparando los datos
Análisis de correlación y escalabilidad de los datos
Análisis exploratorio de datos
Entrenamiento con regresión logística binomial
Evaluando el modelo (MLE)
Análisis de resultados de regresión logística
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Regresión logística multinomial
Cómo funciona la regresión logística multiclase
Carga y preprocesamiento de datos multiclase
Análisis exploratorio y escalamiento de datos multiclase
Entrenamiento y evaluación de regresión logística multiclase
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Análisis de correlación y escalabilidad de los datos
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Hay un concepto en Machine Learning llamado DATA LEAKAGE, que basicamente consiste en que información fuera de los datos de entrenamiento es usada para entrenar el modelo, por ejemplo entrenar un escalador con todos los datos cuando debería ser solo entrenado con los datos de entrenamiento , esto genera que se puedan obtener resultados muy optimistas al entrenar nuestro modelo,pueden leer sobre eso aquí:
https://machinelearningmastery.com/data-leakage-machine-learning/
En todo caso lo correcto sería lo recomendado en este artículo:
Osea lo que mencioné al incio, entrenar y estandarizar la data con los datos de entrenamiento y evaluar el modelo con la data de prueba
Cuando se hace el one hot encoding creo que podríamos liminar ciertos campos que se encuentran estrechamente relacionados entre si, ya que, por ejemplo, se crean dos variables de género (dado que la categoría es de Masculino/Femenino), sin embargo podemos prescindir de una ya que al tener gender_Male con 1 nos da que gender_Female es 0, es decir nunca vamos a tener un 1,1 o un 0,0
En el minuto 3:33, ¿Como sabe que las variables no estan crrelacionadas entre si?. No me quedo claro.
fig = go.Figure()
fig.add_trace(
go.Bar(
x=data_corre['index'],
y=data_corre['Churn'],
marker=dict(cmax=1, cmin=-1, color=data_corre['Churn'], showscale=True)))
fig.update_xaxes(tickangle=60, tickfont=dict(family='Arial', size=10), automargin='height')
fig.update_layout(title_text='Graphic correlation variable Churn', xaxis_title="Feature", yaxis_title="Correlation")
fig.show()
La multicolinealidad se refiere a la situación en la que dos o más variables independientes en un modelo de regresión están altamente correlacionadas entre sí. Esto puede causar problemas al estimar los coeficientes del modelo, ya que dificulta identificar el efecto individual de cada variable. En esencia, no es solo que "casi representen lo mismo", sino que sus valores cambian juntos de tal manera que se vuelve difícil separar sus efectos en la variable dependiente. En el contexto de la regresión logística, es crucial identificar y manejar la multicolinealidad para asegurar la validez del modelo.
Me encanta trabajar con matplotlib y hacer visuales sencillas pero potentes:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
data_processing.corr()['Churn'].sort_values(ascending=False).plot(kind='bar', figsize=(15, 4))
plt.axhline(y=0, color='black', linestyle='--')
plt.show()
```
Encontré un dataframe cuyas variables no tienen correlación entre si pero bueno seguiré hasta que encuentre un modelo que se ajuste
Es interesante el uso de la correlacion de estos para realizar un completo analisis de regresion logistica. Cada vez se aprende algo nuevo.
Aunque algo complejo, este curso cada vez me gusta más. Repetiré las lecciones las veces que sea necesario 😎😅
creo que el dataset ha sido modificado en kaggle y ahora tiene menos columnas
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