Predicción con regresión logística
Al igual que con la regresión lineal, lo mejor de la regresión logística es que puedes hacer predicciones. ¡Repasemos de nuevo el flujo de predicción!
Tienes disponibles churn y mdl_churn_vs_both_inter; itertools.product está cargado.
Este ejercicio forma parte del curso
Regresión intermedia con statsmodels en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Create time_since_first_purchase
time_since_first_purchase = ____
# Create time_since_last_purchase
time_since_last_purchase = ____
# Create p as all combinations of values of time_since_first_purchase and time_since_last_purchase
p = ____
# Transform p to a DataFrame and name the columns
explanatory_data = ____
# Print the result
print(explanatory_data)