Mostrar los coeficientes y el intercepto
Una vez que el modelo de regresión logística está listo, puede ser interesante echar un vistazo a los coeficientes para comprobar si el modelo tiene sentido.
Dado un modelo de regresión logística ajustado, logreg, puedes recuperar los coeficientes usando el atributo coef_. El orden en el que aparecen los coeficientes es el mismo que el orden en el que se pasaron las variables al modelo. El intercepto se puede recuperar con el atributo intercept_.
El modelo de regresión logística que construiste en los ejercicios anteriores se ha añadido y ajustado por ti en logreg.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al análisis predictivo en Python
Instrucciones del ejercicio
- Asigna los coeficientes del modelo de regresión logística a la lista
coef. - Asigna el intercepto del modelo de regresión logística a la variable
intercept.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Construct a logistic regression model that predicts the target using age, gender_F and time_since_last gift
predictors = ["age","gender_F","time_since_last_gift"]
X = basetable[predictors]
y = basetable[["target"]]
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)
# Assign the coefficients to a list coef
coef = ____.____
for p,c in zip(predictors,list(coef[0])):
print(p + '\t' + str(c))
# Assign the intercept to the variable intercept
intercept = ____.____
print(intercept)