Nivel Básico
17 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
Platzi Team
Opiniones del curso
4.8 · 168 opiniones
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
Ling Alfonso Sequera Marin
@lingstein·
Buen curso, lo mejor son los ejemplos tipo proyecto sencillo y las técnicas para mejorar el desempeño del modelo
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
Luis Gerardo Bourde Ortega
@LuisBourde·
Gracias por el curso
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Machine Learning y Matemáticas con Python
33 horas
9 Profes
Aplica machine learning en tus análisis de datos y genera predicciones para tomar decisiones hacia el futuro.
Ruta
Data Scientist con Python
96 horas
17 Profes
Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender