Koeffizienten und Intercept anzeigen

Sobald das Logit-Regressionmodell bereit ist, ist es sinnvoll, einen Blick auf die Koeffizienten zu werfen, um zu prüfen, ob das Modell plausibel ist.

Für ein angepasstes Logit-Regressionmodell logreg kannst du die Koeffizienten über das Attribut coef_ abrufen. Die Reihenfolge der Koeffizienten entspricht der Reihenfolge, in der die Variablen in das Modell gegeben wurden. Das Intercept kannst du über das Attribut intercept_ abrufen.

Das Logit-Regressionmodell, das du in den vorherigen Aufgaben erstellt hast, wurde für dich in logreg hinzugefügt und angepasst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in Predictive Analytics mit Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Weisen die Koeffizienten des Logit-Regressionmodells der Liste coef zu.
Weise das Intercept des Logit-Regressionmodells der Variablen intercept zu.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Construct a logistic regression model that predicts the target using age, gender_F and time_since_last gift
predictors = ["age","gender_F","time_since_last_gift"]
X = basetable[predictors]
y = basetable[["target"]]
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)

# Assign the coefficients to a list coef
coef = ____.____
for p,c in zip(predictors,list(coef[0])):
    print(p + '\t' + str(c))
    
# Assign the intercept to the variable intercept
intercept = ____.____
print(intercept)

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