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
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Regresión Logística para Clasificación Binomial
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Regresión logística multinomial
Conclusiones
Profes del curso
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Opiniones del curso
4.8 · 175 opiniones
Carlos Eduardo Cifuentes Sanabria
@carloscifuentes1560·
Genial
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·
Excelente profesor , explica todom} muy "desmenuzado" , muy bien
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·
gran curso para entender como funciona la regresion logistcia y como aplicarla
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).
Eleva tu aprendizaje
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