eliminando outliers para mejorar nuestro modelo? Cómo validar los supuestos? normalidad? homocedasticidad? Como ejecutar una regresión lineal en python?
En este episodio de la serie de videos en el tutorial course - curso de estadística y ciencia de datos con Python discutimos la regresión multiple y sus diferentes etapas, así como un énfasis a las suposiciones en la validación del modelo.
Temas a tratar en este tutorial:
- Como eliminar #outliers (valor extremo) con Python
- Identificar una distribucion normal y sus desviaciones
- Que es una variable estandarizada
- Como eliminar variables (columnas) de un conjunto de datos
- Comparativa de dos modelos de regresion mediante:
* Explicacion sobre que es el R^2
* Comparar valores de AIC y BIC
- Que es varianza constante y test Breusch Pagan
- Que es la multicolinealidad y como eliminarla
- Ajuste de un modelo de regresion multiple
- Uso de bibliotecas: pandas, statsmodels y matplotlib
- Como probar normalidad? Shapiro que? Normal plot
- Que es la varianza constante? como arreglar esto?
- Valores extremos? de influencia?
- Rango intercuartilico IQR (quantiles) y boxplots
Cap1: Analisis de #regresion lineal multiple y supuestos del modelo:
https://youtu.be/6YaOJrEEyiE
- Lectura de datos y carga de bibliotecas en #Python
- Entender el problema y los datos: precios de casas
- Analisis exploratorio y visual de los datos : EDA
- Extraccion de datos de entrenamiento y prueba
- Calculo de correlacion de Pearson y mapas de calor
- Cuales son las suposiciones/supuestos de la regresion lineal ?
- Que son residuales estandar
- Graficos comparativos: distribuciones, densidad, histogramas
Cap3: Analisis Regresion Lineal Multiple: Valor Influencia Leverage Cook y Seleccion Modelo R^2 MSE: https://youtu.be/uOOjOkA3dxE
Cap 4: Seleccion de variables: https://youtu.be/y7RB8-T9JA4
- Seleccion de variables ( Feature selection )
- Metodo de seleccion secuencial de variables: Selector Sequential
- Que es Backward selection ? Forward selection? pvalues?
Cualquier comentario o sugerencia bienvenido es.
Contacto: [email protected]
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https://www.youtube.com/channel/UCfW4cZ2fO4NpRO_8hRxS6Rw/
* Analisis exploratorio de datos Fastfood: https://youtu.be/Xi96vEtTkNU
- Analisis exploratorio y manipulacion de datos
- Como eliminar columnas, Revisar y trabajar con valores nulos o faltantes
- Creacion de tablas de contingencia / cruzadas, subconjuntos mediante un filtro
* Dataframes con Pandas con Fastfood analisis: https://youtu.be/iEfhz7ShZeA
- Feature engineering: como crear nuevas variables
- Como utilizar la funcion lambda en dataframes
- boxplot, histogramas en pandas
- Searborn: boxplot, histogramas y heatmap
*#Analisis exploratorio por categorias EDA con graficas: boxplot, histogramas en Seaborn: https://youtu.be/ZD0M7Ms1k24
- Analisis confirmatorio con scipy: Prueba de hipotesis de medias independientes
- Aplicacion y analisis con ANOVA one way
* Remover o eliminar filas indices y columnas en Dataframes Pandas:
https://youtu.be/KO0YwcR3CB8
* Imputar y amputar valores nulos y faltantes: https://youtu.be/O2q7tSPLCJg
* Reemplazar o renombrar valores, indices y columnas en Dataframes: https://youtu.be/R11zalHQMoo
* Seleccion y filtrado de observaciones y columnas en Dataframes Python: https://youtu.be/_B5kZF38yEw
* Diferentes formas de definir y construir un dataframe: https://youtu.be/q9cj6XtTUT8
* Insertando (append) o creando nuevas columnas y valores: https://youtu.be/p25eQ7j4TP8
* Que son los indices en un dataframe??? : https://youtu.be/Nl9qvgMc9_k
* Curso tutorial de #Python
https://www.youtube.com/playlist?list=PL91sPCWWIYsh0L8YbLSPO_fBB0NJJl-14
## Machine learning en Python
https://www.youtube.com/watch?v=8M6f2OIXjDg&list=PL91sPCWWIYsgrYPSNl0WSs5URVOI3WIPR
## Algoritmos de clustering jerarquicos en python
https://youtu.be/kIanGE8a98s
#Algoritmo de Clustering HDBSCAN, Kmeans con R
https://youtu.be/WByEpA7mXxg
## Algoritmos de clustering jerarquicos en R
https://youtu.be/qrm8igxwHOQ
#Machinelearning en R
https://www.youtube.com/playlist?list=PL91sPCWWIYshhRyMHUjSHAg8U4aBMFwOf
Machine learning videos
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