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
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07:30 min - 7
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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
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.
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·
gran curso para entender como funciona la regresion logistcia y como aplicarla
Jason Sepulveda
@jasonssdev·
Buen curso, directo al grano y que entrega fundamentos elementales
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.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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