Проект по машинному обучению: логистическая регрессия на Python | Прогнозирование успеваемости ст...

В этом видео я объясняю логистическую регрессию в рамках моего плана перехода от Python к машинному обучению.

Этот проект посвящен созданию системы прогнозирования успеваемости студентов (сдача/несдача) с использованием логистической регрессии на Python. Мы работаем с реальными данными об успеваемости студентов и применяем полный рабочий процесс машинного обучения, включая предварительную обработку данных, масштабирование признаков, обучение модели, прогнозирование и оценку.

Вы узнаете, как работают модели классификации, чем логистическая регрессия отличается от линейной регрессии, и как оценивать модели классификации с помощью точности, матрицы ошибок, прецизии, полноты и F1-меры.

Этот проект идеально подходит для начинающих, переходящих от анализа данных к машинному обучению, а также для всех, кто готовится к стажировкам в области машинного обучения или к работе в качестве младшего инженера по машинному обучению.

Что вы узнаете в этом проекте:

Что такое логистическая регрессия и где она используется

Разница между задачами регрессии и классификации

Как подготовить данные для модели классификации

Разделение на обучающую и тестовую выборки и масштабирование признаков

Построение модели логистической регрессии с использованием scikit-learn

Понимание точности, матрицы ошибок и отчета о классификации

Как интерпретировать производительность модели в реальных условиях

Детали проекта:

Язык: Python
Библиотеки: Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn
Набор данных: Данные об успеваемости студентов
Выход: Прогноз «Сдал» или «Не сдал»

Этот проект закладывает прочную основу для продвинутых моделей, таких как деревья решений, случайный лес и нейронные сети.

#машинноеобучение
#программированиенаpython
#проектынаpython