Cambio de coeficientes
Una vez comprendidos los coeficientes de un modelo LogisticRegression(), examínalos más detenidamente para ver cómo cambian en función de las columnas que se utilicen para el entrenamiento. ¿Cambiarán los coeficientes de columna de un modelo a otro?
Deberías .fit() dos modelos diferentes de LogisticRegression() en distintos grupos de columnas para comprobarlo. También debes considerar cuál podría ser el impacto potencial sobre la probabilidad de impago.
El conjunto de datos cr_loan_clean ya se ha cargado en el espacio de trabajo junto con los conjuntos de entrenamiento X1_train, X2_train y y_train.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado del riesgo crediticio en Python
Instrucciones del ejercicio
- Comprueba las cinco primeras filas de ambos conjuntos de entrenamiento
X. - Entrena un modelo de regresión logística, llamado
clf_logistic1, con el conjunto de entrenamientoX1. - Entrena un modelo de regresión logística, llamado
clf_logistic2, con el conjunto de entrenamientoX2. - Imprime los coeficientes de ambos modelos de regresión logística.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
# Print the first five rows of each training set
print(____.____())
print(____.____())
# Create and train a model on the first training data
____ = ____(solver='lbfgs').____(____, np.ravel(y_train))
# Create and train a model on the second training data
____ = ____(solver='lbfgs').____(____, np.ravel(y_train))
# Print the coefficients of each model
print(____.____)
print(____.____)