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Mira la respuestaMira la respuesta done loadingPregunta: Usted es estadístico en el Ministerio de Salud de la República de Indonesia y se le proporcionan datos de 1473 mujeres recopilados de una Encuesta de prevalencia de anticonceptivos. Las muestras son mujeres casadas que no estaban embarazadas o no se sabe si lo estaban al momento de la encuesta. El problema es predecir si usan o no un método anticonceptivo de
Usted es estadístico en el Ministerio de Salud de la República de Indonesia y se le proporcionan datos de 1473 mujeres recopilados de una Encuesta de prevalencia de anticonceptivos. Las muestras son mujeres casadas que no estaban embarazadas o no se sabe si lo estaban al momento de la encuesta.
El problema es predecir si usan o no un método anticonceptivo de elección en función de sus características demográficas y socioeconómicas.
Diccionario de datos:
1. Edad de la esposa (numérica)
2. Educación de la esposa (categórica) 1=sin educación, 2, 3, 4=terciaria
3. Educación del esposo (categórica) 1=sin educación, 2, 3, 4=terciaria
4. Número de hijos nacidos vivos (numérico)
5. Religión de la esposa (binario) No Cienciología, Cienciología
6. ¿La esposa ahora está trabajando? (binario) Sí, No
7. Ocupación del esposo (categórico) 1, 2, 3, 4 (al azar)
8. Índice de nivel de vida (categórico) 1=bajo, 2, 3, 4=alto
9. Exposición a los medios (binario) Bueno, No bueno
10. Método anticonceptivo utilizado (atributo de clase) No, Sí2.1 Ingestión de datos: Lea el conjunto de datos. Realice las estadísticas descriptivas y verifique la condición de valor nulo, verifique si hay duplicados y valores atípicos y escriba una inferencia sobre ello. Realice Análisis Univariado y Bivariado y Análisis Multivariado.
2.2 No escalar los datos. Codifique los datos (que tengan valores de cadena) para el modelado. División de datos: divida los datos en entrenar y probar (70:30). Aplicar Regresión Logística y LDA (análisis discriminante lineal) y CART.
2.3 Métricas de rendimiento: verifique el rendimiento de las predicciones en los conjuntos de entrenamiento y prueba usando precisión, matriz de confusión, trazar la curva ROC y obtener la puntuación ROC_AUC para cada modelo Modelo final: compare ambos modelos y escriba la inferencia sobre qué modelo es el mejor/optimizado.
2.4 Inferencia: Sobre la base de estas predicciones, ¿cuáles son las ideas y recomendaciones.
Explique y resuma los diversos pasos realizados en este proyecto. Debe haber una interpretación empresarial adecuada y conocimientos prácticos presentes.
- Hay 4 pasos para resolver este problema.SoluciónPaso 1Mira la respuesta completaPaso 2Answer :As per the given data in the above question :Part 2.1 Data Ingestion :The dataset consists ...DesbloqueaPaso 3DesbloqueaPaso 4DesbloqueaRespuestaDesbloquea
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