¿Sabía que aproximadamente el 70 % de los problemas de ciencia de datos involucran clasificación y la regresión logística es una solución común para problemas binarios?

La regresión logística tiene muchas aplicaciones en la ciencia de datos, pero en el mundo de la atención médica, realmente puede impulsar acciones que cambien la vida.

En este curso de estudio de caso de SuperDataScience, aprenda a detectar el cáncer de mama mediante la aplicación de un modelo de regresión logística en un conjunto de datos del mundo real y prediga si un tumor es benigno (no cáncer de mama) o maligno (cáncer de mama) en función de sus características.

Al final del curso, podrá construir un modelo de regresión logística para identificar correlaciones entre las siguientes 9 variables independientes y la clase del tumor (benigno o maligno).

Estudio de caso práctico de regresión logística

Detección de cáncer de mama mediante regresión logística

¿Para quién es este curso?

• Cualquier persona interesada en Machine Learning, AI o Data Science
• Cualquiera que quiera aprender a hacer predicciones precisas

Requisitos

• Teoría básica de la Regresión Logística

Lo que aprenderás

• Cómo construir un modelo de regresión logística para un estudio de caso del mundo real
• Trabaja en Google Colab

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