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
Carlos Ronaldo Méndez García
@gycarmendez·
muy bien todo
Guillermo Palacio
@gapalacic·
.
Mercedes Jue
@juemercedes·
Muy bueno, podria haber sido mas detallado, pero para tener una idea inicial esta muy bien
Lorena Galván
@Lorenaiq·
Un curso super practico y con buena teoria para entender a fondo que es la regresion logistica. Explica todo el preprocesamiento d elos datos para este tipo de regresion lo cual es clave para tener buenos resultados.
Jason Sepulveda
@jasonssdev·
Buen curso, directo al grano y que entrega fundamentos elementales
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·
gran curso para entender como funciona la regresion logistcia y como aplicarla
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·
Excelente profesor , explica todom} muy "desmenuzado" , muy bien
Nicolas Urrego
@nicurrego·
Excelente!
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Muy buen curso.
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.
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
Muy buen curso, el profesor explica muy bien y no deja de lado la aprte matematica que es muy reelvante en este tipo de modelos
Gonzalo Ceron Denetro
@gonzocd·
Es un gran curso, con muy buenas explicaciones. Muy claro todo
Lourdes Nuñez Burgos
@lourdesnunez·
Excelente curso!
@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.
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Luis Leandro Leones
@leandroleones·
Excelente curso. Bastante práctica lo que es ideal para practicar y aprender ⭐!
Isaac Ramirez
@ulisac0426242·
bien
Yael Ramírez
@yaelrmz·
No cabe duda porqué el profesor es el Architect de data en Platzi
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Jorge Hernán López
@jhlopezm2·
Excelente profesor!
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
Excelente
Jennifer Paola Blanco
@jblanco5380·
Excelente curso, me gusto muchisimo y excelente profesor.
@kuen573jn·
Que nos muestren la apllicacion del modelo, y nos den el material (codigo) es de mucha ayuda para entender bien y rapido
Eliseo Baquero
@eliseo.baquero·
Los desafíos a la hora de entender las diferencias con la regresión lineal
Federico Arias
@f_ariassuarez·
Espectacular!!!
Daniel Moreno
@damt·
Excelente curso para tener una perspectiva general sobre la Regresión Logística con Python y scikit-learn.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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Machine Learning y Matemáticas con Python
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