Lineare und logistische Modelle visualisieren
Wie bei linearen Regressionen zeichnet regplot() auch für eine logistische Regression die Modellvorhersagen, ohne dass du dich selbst um den Modellierungscode kümmern musst. Um zu sehen, wie sich die Vorhersagen bei linearer und logistischer Regression unterscheiden, zeichne beide Trendlinien nebeneinander. Spoiler: Du solltest eine lineare (gerade) Trendlinie vom linearen Modell und eine logistische (S-förmige) Trendlinie vom logistischen Modell sehen.
churn ist verfügbar.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Einführung in die Regression mit statsmodels in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Draw a linear regression trend line and a scatter plot of time_since_first_purchase vs. has_churned
sns.regplot(____,
line_kws={"color": "red"})
plt.show()