
Regressão Logística Simples: Aplicação no Python (Caso 2)
Veja como a regressão logística pode prever sintomas cognitivos em idosos com base em escores de exames psicológicos.
Explore temas gerais e conceitos aprofundados de estatística, Data Science e softwares de análise de dados como R e Python.
Veja como a regressão logística pode prever sintomas cognitivos em idosos com base em escores de exames psicológicos.
Dashboard vs report: saiba as diferenças, suas características, vantagens e quando usar cada ferramenta para análise de dados.
Aprenda a implementar um modelo de regressão logística em Python para prever a ocorrência de doenças com base na idade dos pacientes.
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Artigo escrito com a colaboração de Erick Araújo As datas são objetos frequentes e importantes quando se trabalha com análise
O que você precisa saber sobre blockchain, big data e internet das coisas, como elas se relacionam e o que esperar do futuro
Data science e marketing andam cada vez mais juntos e esse time pode ser um dos primeiros a entrar na cultura data driven em uma empresa.
Inteligência artificial e big data são palavras que ganharam uma popularidade muito grande nos últimos anos e acabam muitas vezes sendo usadas fora de contexto.
No artigo de hoje vamos falar mais sobre as ferramentas, softwares e linguagens de programação utilizados para trabalhar com os dados como o R e o Python.
Data Science é um termo novo e que muitas vezes é confundido com ferramentas, técnicas ou áreas específicas do trabalho. Sendo que, na verdade, ele é um conjunto de métodos e práticas que possibilita o trabalho com os dados.
A Regressão Logística Multinomial é utilizada para verificar se há relação entre a variável resposta com uma ou mais variáveis independentes.
A análise de regressão tem por objetivo desvendar o comportamento entre uma variável dependente (resposta) e as consideradas independentes (explicativas).
Ciência de dados, análise preditiva e machine learning não são mais um diferencial. Hoje mais de 60% das empresas já