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
Einführung in Regression mit statsmodels in Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# 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()