Prozkoumání koeficientů modelu
Teď se na výkon modelu podíváš z jiného úhlu – a to pouze na trénovacích datech. V poslední lekci jsi se dozvěděl/a, že ne všechny koeficienty modelu jsou statisticky významné, a proto bychom měli prozkoumat tabulku souhrnu modelu. Tuto funkcionalitu naštěstí nabízí knihovna statsmodels. Jakmile tabulku souhrnu zobrazíš, podívej se, které proměnné mají p-hodnotu nižší než 0,05 (tj. nižší než 5 %) – to znamená, že jejich koeficient je statisticky významný.
Trénovací příznaky jsou načteny jako train_X a cílová proměnná jako train_Y, která byla převedena na pole numpy.
Toto cvičení je součástí kurzu
Machine Learning for Marketing in Python
Pokyny k cvičení
- Importuj modul
statsmodels.api. - Inicializuj instanci modelu na trénovacích datech pomocí funkce
OLS(). - Natrénuj model.
- Zobraz souhrn modelu pomocí metody
.summary().
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Import `statsmodels.api` module
import ___.___ as sm
# Initialize model instance on the training data
olsreg = sm.___(train_Y, train_X)
# Fit the model
olsreg = olsreg.___()
# Print model summary
print(olsreg.___())