ロジスティック回帰
演習とアルゴリズム解説で実装方法を学べる

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ロジスティック回帰

商品購入するか、サービスを継続するか、といった事象の発生を判定・分類するためによく用いられる手法「ロジスティック回帰」を学習します。顧客の購入データを使用して、Google Colaboratoryを使ったハンズオン形式で、契約継続確率の低い顧客抽出を行います。
マーケティング部門からデータサイエンス部に依頼があったというストーリーに沿って、CSVデータのアップロードや分割などのプロセスを経て、教師あり学習の「回帰」アルゴリズム「ロジスティック回帰」を用いて、機械学習モデルをPyhon/scikit-learnで実装します。

 

チャプター構成

0. ロジスティック回帰を実装しよう
1. ストーリーイントロダクション
2. Google ColaboratoyでCSVファイルをロードする(演習)
3. グラフを描画する(演習)
4. ロジスティック回帰モデルを学習させる1
5. ロジスティック回帰モデルを学習させる2(演習)
6. 学習結果の描画とパラメータの表示(演習)
7. 今年の顧客のリストで予測する(演習)
8. エピローグ
9. ロジスティック回帰のアルゴリズム解説

動画時間 約55分