Learners completing this course will be able to differentiate regression and classification tasks, apply logistic regression models in R, preprocess raw datasets, evaluate models using confusion matrices, and optimize performance through ROC curves, AUC, and threshold adjustments. They will also gain hands-on experience with real-world applications in healthcare and finance, including diabetes prediction and credit risk assessment.
Logistic Regression with R: Build & Predict
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7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Differentiate regression vs classification and apply logistic models.
Preprocess datasets, evaluate with confusion matrices and ROC.
Apply logistic regression to healthcare and finance case studies.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Risk Modeling
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Dimensionality Reduction
- Catégorie : Credit Risk
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Performance Measurement
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Récemment mis à jour !
septembre 2025
Évaluations
12 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 3 modules dans ce cours
This module introduces the fundamentals of logistic regression with R, guiding learners through data preparation, feature scaling, model fitting, and coefficient interpretation. Learners will gain the skills to prepare raw data and build a strong base for classification modeling.
Inclus
9 vidéos4 devoirs1 plugin
This module focuses on applying logistic regression to real-world datasets such as diabetes data, enhancing model performance through dimension reduction, and evaluating advanced metrics including ROC and AUC. Learners will master techniques to optimize classification outcomes.
Inclus
9 vidéos4 devoirs
This module explores financial applications of logistic regression, including credit risk modeling, loan approval prediction, and dataset management. Learners will develop practical skills to build predictive models for financial decision-making.
Inclus
9 vidéos4 devoirs
En savoir plus sur Data Analysis
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitImperial College London
Statut : PrévisualisationSungkyunkwan University
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Felipe M.
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Foire Aux Questions
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