Die erklärenden Variablen erkunden
Wenn die Zielvariable logisch ist, liegen alle Punkte auf den Linien \(y=0\) und \(y=1\). Dadurch ist schwer zu erkennen, was passiert. Im Video war erst mit der Trendlinie klar, wie die erklärende Variable auf jeder Linie verteilt ist. Das lässt sich mit einem Histogramm der erklärenden Variable lösen, gruppiert nach der Zielvariable.
Mit diesen Histogrammen lernst du den im Video gezeigten Datensatz zum Kundenabwanderungsverhalten im Finanzdienstleistungsbereich kennen.
churn ist als pandas DataFrame verfügbar.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Regression mit statsmodels in Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Create the histograms of time_since_last_purchase split by has_churned
sns.____(____)
plt.show()