באַן אַ לאָגיסטיק ראַגרעשאַן מאָדעל מיט קרעדיט דאַטן.
לאָגיסטיק ראַגרעשאַן איז אַ סטאַטיסטיש אופֿן פֿאַר אַנאַלייזינג אַ דאַטאַסעט אין וואָס עס זענען איינער אָדער מער פרייַ וועריאַבאַלז וואָס באַשטימען אַ רעזולטאַט. עס איז געניצט צו מאָדעל די מאַשמאָעס פון אַ זיכער קלאַס אָדער געשעעניש. אין דעם פאַל, מיר קענען נוצן לאָגיסטיק ראַגרעשאַן צו פאָרויסזאָגן די מאַשמאָעס פון אַ יחיד דיפאָלטינג אויף זייער קרעדיט. זאל מיר גיין דורך די סטעפּס ווי צו באַן אַ לאָגיסטיק ראַגרעשאַן מאָדעל מיט קרעדיט דאַטן: 1. **קלייַבן דאַטן** דער ערשטער שריט איז צו זאַמלען אַלע באַטייַטיק דאַטן וועגן די קרעדיט סטאַטוס פון יחידים. די דאַטן קען קומען פון אַ פאַרשיידנקייַט פון קוואלן, אַרייַנגערעכנט קרעדיט ריפּאָרטינג יידזשאַנסיז, פינאַנציעל אינסטיטוציעס אָדער אנדערע קוואלן. דאָס קען אַרייַננעמען אינפֿאָרמאַציע וועגן אַ יחיד ס קרעדיט כעזשבן, די סומע פון גענוצט קרעדיט, די נומער פון קרעדיט קאַרדס, די קרעדיט לימיט, צווישן אנדערע. 2. ** ריין און פּרעפּאַרע דאַטן ** נאָך קאַלעקטינג די דאַטן, איר וועט דאַרפֿן צו ריין עס און צוגרייטן עס פֿאַר אַנאַליסיס. דאָס קען אַרייַנציען רימוווינג דופּליקאַט אָדער עראָוניאַס איינסן, האַנדלינג פעלנדיק דאַטן און טאן עטלעכע שטריך ינזשעניעריע. איר וועט אויך דאַרפֿן צו שפּאַלטן די דאַטן אין צוויי שטעלט: אַ טריינינג שטעלן און אַ פּרובירן שטעלן. די טריינינג שטעלן איז געניצט צו בויען דעם מאָדעל, בשעת די פּרובירן שטעלן איז געניצט צו אָפּשאַצן זייַן פאָרשטעלונג. 3. ** באַן די מאָדעל ** מיט די דאַטן קלינד און צוגעגרייט, איר קענען דעמאָלט באַן דיין לאָגיסטיק ראַגרעשאַן מאָדעל. דאָס קען זיין געטאן ניצן אַ פאַרשיידנקייַט פון ווייכווארג פּאַקאַדזשאַז אָדער קאָדירונג שפּראַכן, אַרייַנגערעכנט Python אָדער R. דער מאָדעל וועט נוצן די אַלגערידאַם צו לערנען די שייכות צווישן די פרייַ וועריאַבאַלז (קרעדיט דאַטן) און די אָפענגיק וועריאַבאַלז (קרעדיט פעליקייַט). 4. ** אָפּשאַצן די מאָדעל ** אַמאָל טריינינג איז גאַנץ, דער ווייַטער שריט איז צו אַססעסס די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל. דעם קענען זיין געטאן דורך קאַמפּערינג די פֿאָרויסזאָגן פון די מאָדעל קעגן די פאַקטיש אַוטקאַמז פון די פּרובירן שטעלן. עס זענען פאַרשידן מעטריקס איר קענען נוצן צו אָפּשאַצן די מאָדעל, אַזאַ ווי אַקיעראַסי, פּינטלעכקייַט, צוריקרופן און F1 כעזשבן. אויב די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל איז נישט באַפרידיקנדיק, איר קען דאַרפֿן צו סטרויערן די מאָדעל, טאָמער דורך טשאַנגינג די פאַנגקשאַנז געניצט, אַדינג מער דאַטן אָדער פּרובירן פאַרשידענע אַלגערידאַם. 5. **נוץ דעם מאָדעל צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן** אַמאָל איר האָבן אַ געזונט-פּערפאָרמינג מאָדעל, איר קענען נוצן עס צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף נייַע קרעדיט דאַטן. דורך צושטעלן די מאָדעל מיט די דאַטן וועגן אַ יחיד ס קרעדיט געשיכטע, עס וועט געבן איר אַ מאַשמאָעס אַז זיי דיפאָלץ אויף זייער קרעדיט. דאָס קענען זיין גענוצט דורך פינאַנציעל אינסטיטוציעס צו מאַכן בעסער דיסיזשאַנז וועגן יקסטענדינג קרעדיט צו מענטשן. אין קיצער, דורך נאָכפאָלגן די סטעפּס, איר