Wahrscheinlichkeiten

Es gibt vier Hauptarten, eine Vorhersage aus einem Logit-Modell auszudrücken – in den nächsten vier Übungen schauen wir uns jede davon an. Da die Zielvariable entweder „ja“ oder „nein“ ist, kannst du zuerst die Wahrscheinlichkeit für „ja“ vorhersagen. Hier berechnest und visualisierst du diese Wahrscheinlichkeiten.

Zwei Variablen stehen zur Verfügung:

mdl_churn_vs_relationship ist das angepasste Logit-Modell von has_churned gegen time_since_first_purchase.
explanatory_data ist ein DataFrame mit erklärenden Werten.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in die Regression mit statsmodels in Python</Kurs>

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Interaktive praktische Übung

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

# Create prediction_data
prediction_data = explanatory_data.assign(
  ____
)

# Print the head
print(____)

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