Predict and Validate Regression Models in R

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Predict and Validate Regression Models in R

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Instructeur : LearningMate

Inclus avec

2 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Build and validate linear regression models in R, using diagnostics and cross-validation to ensure robust, reliable business predictions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Validation
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Financial Forecasting
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Verification And Validation
Catégorie : Model Training
Catégorie : Performance Metric
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Predictive Analytics

Outils que vous découvrirez

Catégorie : R Programming

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mars 2026

Évaluations

4 affectations¹

Noté par l'IA voir l'avis de non-responsabilité

Enseigné en Anglais

91%

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Il y a 2 modules dans ce cours

This course is your entry point into the world of predictive analytics with R. Designed for aspiring data analysts and business professionals, this course empowers you to build and interpret multiple linear regression models from the ground up. You will move beyond simply running code and learn to critically evaluate your model's performance. Through a series of hands-on learnings and real-world case studies, you will master the techniques to diagnose your model's statistical assumptions using residual plots and assess its reliability with k-fold cross-validation.

This module introduces the fundamentals of predictive modeling with multiple linear regression. You will learn how to formulate, build, and interpret a regression model in R to predict outcomes like housing prices or customer churn. More importantly, you will learn to look beyond surface-level accuracy by generating and analyzing key diagnostic plots to ensure your model is statistically sound and free of common pitfalls such as nonlinearity or heteroscedasticity.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs

2 vidéosTotal 13 minutes

Beyond Accuracy: The Danger of a "Wrong" Model7 minutes
Building and Diagnosing a Regression Model in R7 minutes

2 lecturesTotal 11 minutes

The Anatomy of a Multiple Regression Model8 minutes
Connecting Your Skills to Your Career3 minutes

2 devoirsTotal 35 minutes

Hands-On Learning: Build and Diagnose a Predictive Regression Model30 minutes
Knowledge Check: Interpreting Model Output and Diagnostics5 minutes

In this module, you will learn that a model is only useful if its performance is reliable. You will move beyond single-score accuracy to master k-fold cross-validation—a powerful technique for ensuring your model's stability and ensuring that it generalizes to new, unseen data. You will implement this technique in R, analyze the variance in performance across folds, and learn how to confidently report on your model's robustness, a key skill for any data professional.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs

2 vidéosTotal 13 minutes

The High-Stakes World of Clinical Trials7 minutes
Implementing 10-Fold Cross-Validation in R6 minutes

2 lecturesTotal 13 minutes

Understanding K-Fold Cross-Validation8 minutes
Your Future in Advanced Analytics5 minutes

2 devoirsTotal 60 minutes

Predict and Validate Housing Prices30 minutes
Hands-On Learning: Validate Model Stability with K-Fold Cross-Validation30 minutes

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Instructeur

LearningMate

275 Cours27 678 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

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