Prozkoumání vysvětlujících proměnných
Když je výstupní proměnná logického typu, všechny body leží na přímkách \(y=0\) a \(y=1\), což ztěžuje pochopení toho, co se v datech děje. Ve videu nebylo zřejmé, jak je vysvětlující proměnná rozložena na každé z těchto přímek – dokud jsi neuviděl/a trendovou čáru. Řešením je histogram vysvětlující proměnné rozdělený podle výstupní proměnné.
Pomocí těchto histogramů se blíže seznámíš s datasetem odchodu klientů finančních služeb, který jsi viděl/a ve videu.
churn je k dispozici jako pandas DataFrame.
Toto cvičení je součástí kurzu
Úvod do regrese s knihovnou statsmodels v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Create the histograms of time_since_last_purchase split by has_churned
sns.____(____)
plt.show()