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Erste Schritte — ganz einfach
Entdecken Sie Dokumentationsartikel und Video-Tutorials mit ausgearbeiteten Praxisbeispielen.
Korrelationsmatrix in Google Tabellen mit TableTorch berechnen (Video auf Englisch)
4:33
Die Korrelationsmatrix ist ein äußerst nützliches Werkzeug zur Analyse der wechselseitigen Abhängigkeit zwischen den Spalten (Merkmalen) eines Datensatzes. In diesem Video erfahren Sie, wie Sie eine Korrelationsmatrix in Google Tabellen berechnen können, indem Sie die
CORREL()-Funktion wiederholt eingeben, manchmal sogar hunderte Male, oder einfach durch Klicken auf eine einzige Schaltfläche im Gaujasoft TableTorch Add-on für Google Tabellen.
Lineare Regression in Google Tabellen mit TableTorch durchführen (Video auf Englisch)
7:16
Die Lineare Regression erstellt ein Modell, das eine einzelne abhängige Variable (Zielvariable) vorhersagt, indem es eine oder mehrere unabhängige Variablen (Merkmale) mit den jeweiligen Koeffizienten multipliziert.
Dieses Video beschreibt die lineare Regression im Überblick und zeigt, wie Sie diese direkt in Google Tabellen mit dem TableTorch Add-on durchführen können. Es verwendet einen Fahrzeugpreis-Datensatz, um ein Modell zu erstellen, das den Preis eines Autos basierend auf seinen Merkmalen wie Motorleistung, Getriebeart, Modell, Baujahr usw. schätzt.
Dieses Video beschreibt die lineare Regression im Überblick und zeigt, wie Sie diese direkt in Google Tabellen mit dem TableTorch Add-on durchführen können. Es verwendet einen Fahrzeugpreis-Datensatz, um ein Modell zu erstellen, das den Preis eines Autos basierend auf seinen Merkmalen wie Motorleistung, Getriebeart, Modell, Baujahr usw. schätzt.
Random Forest Regression in Google Tabellen mit dem TableTorch Add-on (Video auf Englisch)
5:56
Die Random Forest Regression erstellt ein Modell, das auf einem Ensemble von Entscheidungsbäumen basiert, um eine kontinuierliche Variable zu schätzen.
In diesem Video wird gezeigt, wie der Random Forest Regressionsalgorithmus angewendet wird, um ein Modell für Gebrauchtwagenpreise in Google Tabellen mit dem TableTorch Add-on zu erstellen. Es verwendet denselben Fahrzeugpreis-Datensatz wie im Video zur linearen Regression.
In diesem Video wird gezeigt, wie der Random Forest Regressionsalgorithmus angewendet wird, um ein Modell für Gebrauchtwagenpreise in Google Tabellen mit dem TableTorch Add-on zu erstellen. Es verwendet denselben Fahrzeugpreis-Datensatz wie im Video zur linearen Regression.
Binärer Klassifikator | Logistische Regression | Praxisnahe Geschäftsdatenanalyse (Video auf Englisch)
18:17
Logistische Regression
Dieses Video verwendet einen realen Datensatz mit Aufzeichnungen von Versuchen, Bankkunden ein Finanzprodukt per Telefonakquise zu verkaufen. Es demonstriert Techniken zur Extraktion numerischer Merkmale und die Verwendung des TableTorch Add-ons, um ein logistisches Regressionsmodell anzupassen, eine Schätzspalte einzufügen und einen binären Klassifikator zu erstellen.
Die gezeigten Techniken sind für praktisch jede Aufgabe nützlich, die eine binäre Wertschätzung beinhaltet, d.h. die Wahl zwischen 1 oder 0, zum Beispiel 1 für „wird wahrscheinlich abschließen“ und 0 für „wird wahrscheinlich nicht abschließen“.
Dieses Video verwendet einen realen Datensatz mit Aufzeichnungen von Versuchen, Bankkunden ein Finanzprodukt per Telefonakquise zu verkaufen. Es demonstriert Techniken zur Extraktion numerischer Merkmale und die Verwendung des TableTorch Add-ons, um ein logistisches Regressionsmodell anzupassen, eine Schätzspalte einzufügen und einen binären Klassifikator zu erstellen.
Die gezeigten Techniken sind für praktisch jede Aufgabe nützlich, die eine binäre Wertschätzung beinhaltet, d.h. die Wahl zwischen 1 oder 0, zum Beispiel 1 für „wird wahrscheinlich abschließen“ und 0 für „wird wahrscheinlich nicht abschließen“.
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Siehe auch
- Korrelationsmatrix erstellen
- Lineare Regression durchführen
- Logistische Regression durchführen
- Kategorische Textdaten in binäre Spalten oder eine Kategoriekennung umwandeln
- Train-Test- oder K-Fold-Kreuzvalidierungs-Aufteilung durchführen
- Spalten mit Perzentilrang oder Standardskalierung skalieren
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