Začněte nyníZačněte zdarma

Pravděpodobnosti

Předpovědi z modelu logistické regrese lze vyjádřit čtyřmi hlavními způsoby – každý z nich si projdeme v následujících čtyřech cvičeních. Protože vysvětlovaná proměnná nabývá hodnot „ano" nebo „ne", můžeš jako první způsob předpovědět pravděpodobnost výsledku „ano". V tomto cvičení tyto pravděpodobnosti vypočítáš a vizualizuješ.

Máš k dispozici dvě proměnné:

  • mdl_churn_vs_relationship je natrénovaný model logistické regrese proměnné has_churned vůči time_since_first_purchase.
  • explanatory_data je DataFrame s hodnotami vysvětlující proměnné.

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do regrese s knihovnou statsmodels v Pythonu

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create prediction_data
prediction_data = explanatory_data.assign(
  ____
)

# Print the head
print(____)
Upravit a spustit kód