Nivel Básico
18 clases
2 horas de contenido
8 horas de práctica
Implementa la regresión logística con Python y scikit-learn. Aprende a clasificar datos complejos con algoritmos supervisados y a evaluar el rendimiento de modelos. Ideal para mejorar habilidades en análisis de datos y machine learning.
Regresión logística binomial
- 5
Regresión Logística Aplicada a Dataset Binomial de Churn
14:03 min - 6
Análisis de Correlación y Escalado de Datos en Pandas
07:30 min - 7
Análisis Exploratorio de Datos con Visualización usando Seaborn y Matplotlib
09:59 min - 8
Regresión Logística para Clasificación Binomial
05:27 min - 9
Regresión Logística: Evaluación y Optimización de Modelos
07:16 min - 10
Análisis de Resultados en Modelos de Regresión Logística
11:26 min - 11
Regularizadores L1 y L2 en Regresión Logística
03:34 min
Regresión logística multinomial
Conclusiones
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Proyecto del curso
Clasificadores de datos con regresión logística
Aplica regresión logística para crear 3 clasificadores de datos: un clasificador binomial para identificar si un cliente dejará de comprar, un clasificador multinomial para detectar la especie de frijoles, y un proyecto final de clasificador binomial para detección de cáncer.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.8 · 166 opiniones
Daniel de Jesús Martínez Vega
@daniel.j4mv722·
Un curso muy necesario para la ruta de machine learning, a pesar de que ya había terminado la ruta, aprendí cosas nuevas no solo del tema como tal, sino también nuevas estrategias para mejorar mis modelos
FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
@felix.david.cordova.garcia·
Curso fantástica,100% recomendado así uno ya sepa ML, de todas formas se pueden aprender algo nuevo
Bryan Castano
@Beaunix·
Excelente Curso Logistic Reg, el profesor @CarlosAlarcon explica muy bien, todo fue genial. Yo he aprnedido como preparar y escalar u ndataset para hacerle logistic regresion, cuando se utuliza y cunado no.
Madison Eduardo Herrera Carrión
@madison-eduardo·
Gran curso, fue muy directo al grano y es bueno como comparten el código para replicarlo en local
Wilmer Fernando Sanabria
@wilmersanabria·
Muy bune docente, muy buena explicacion, eso si cometio un gran error al escalar todos los datos sin antes seperarlos LEAKING DATA
Carlos Ronaldo Méndez García
@gycarmendez·
muy bien todo
Guillermo Palacio
@gapalacic·
.
@lube_23022786·
Es un curso muy completo sobre Regresión Logística
Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
@oscaralfonzomedranoyilalys·
Excelente curso. Cubre desde los fundamentos del algoritmo y la preparación de datos, hasta la implementación práctica en Python con scikit-learn para clasificación binaria y multiclase. Además, aborda temas avanzados como la regularización (L1 y L2) para evitar el overfitting y la selección de estrategias para problemas multiclase (One vs Rest). También se explican los métodos para la evaluación del modelo, como el uso de predict_proba y la interpretación del MLE (Maximum Likelihood Estimation).
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente, el mejor curso
Diego Díaz Mendaña
@diegomendana·
Sin duda el mejor docente de todos los que he tenido en Platzi junto con Diego De Granda. Una pasada lo bien que explica y como te hace estar enganchado al curso. Después de ver este curso cambiaría muchas valoraciones a otros profesores. Además es de los que te muestra un poco de donde salen las cosas matemáticamente por si quieres mirarlo.
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·
gran curso para entender como funciona la regresion logistcia y como aplicarla
Roger Christian Cansaya Olazabal
@roger-cansaya-olazabal·
Gran Curso
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·
Excelente profesor , explica todom} muy "desmenuzado" , muy bien
Nicolas Urrego
@nicurrego·
Excelente!
Paola Alapizco
@pahoalapizco·
Gran curso, la explicación y práctica de cada tema son claras, concisas, y directas; lo mejor del curso creo, fue la introducción de temas que en cursos previos se omiten, como el balanceo de datos, evaluación de varios modelos combinando distintos parámetros. Este curso es una Joya <3
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Las buenas explicaciones del maestro.
@lufrocea·
Excelente
Israel Guevara
@israelguevara·
En este curso pude aprender los conceptos básicos de la regresión logística. Los cuales fueron explicados de forma clara por parte del profesor.
Luis Leandro Leones
@leandroleones·
Excelente curso. Bastante práctica lo que es ideal para practicar y aprender ⭐!
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·
La calidad humana y profesional del profe.
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·
Excelente curso.
Nathalia Ximena Peñaranda Santos
@nathxps188·
Maravilloso!!!
Jorge Hernán López
@jhlopezm2·
Excelente profesor!
Mauricio Escobar
@mauricios_01·
Buen curso, con excelentes metodologías para explicar un concepto y luego aplicarlo aun ejemplo. Un punto a mejorar es en profundizar más en la aplicación de datos desbalanceados, se ha visto muy poco, quizás más ejemplos de este tema habrían sido ayuda. Ya que tenemos el modelo entrenado, hizo falta probarlo con datos nuevos (y guardar el modelo). Que si bien lo hice por mi cuenta, habría sido de ayuda hacerlo en clase. Propongo un curso 2.0 que profundice más sobre los temas vistos. Un proyecto de principio a fin donde resolvamos problemas complejos. En lo personal haré esto por mi cuenta, pero no está demás tener la guía del profesor. Gracias. Les regalo un helado 🍦
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso.
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
Excelente
Martin Javier Gamboa Guzman
@martingg04·
Muy buen profesor, todo muy claro
@kuen573jn·
Que nos muestren la apllicacion del modelo, y nos den el material (codigo) es de mucha ayuda para entender bien y rapido
Ana Patricia Pérez Ríos
@anapatriciaperezrios·
¡Excelente curso, totalmente didáctico. Gracias!
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