Visualización de modelos lineales y logísticos
Al igual que con las regresiones lineales, regplot() extraerá las predicciones del modelo para una regresión logística sin que usted tenga que preocuparse del código de modelado. Para ver cómo difieren las predicciones de las regresiones lineal y logística, intente dibujar ambas líneas de tendencia una al lado de la otra. Spoiler: deberías ver una tendencia lineal (línea recta) del modelo lineal, y una tendencia logística (en forma de S) del modelo logístico.
churn está disponible.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la regresión con modelos estadísticos en Python
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# 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()