Regresión logística con logit()
La regresión logística requiere otra función de statsmodels.formula.api: logit(). Acepta los mismos argumentos que ols(): un argumento formula y otro data. Después, usa .fit() para ajustar el modelo a los datos.
Aquí vas a modelar cómo la duración de la relación con un cliente afecta a la baja (churn).
churn está disponible.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la regresión con statsmodels en Python
Instrucciones del ejercicio
- Importa la función
logit()desdestatsmodels.formula.api. - Ajusta una regresión logística de
has_churnedfrente atime_since_first_purchaseusando el conjunto de datoschurn. Asigna el resultado amdl_churn_vs_relationship. - Imprime los parámetros del modelo ajustado.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Import logit
____
# Fit a logistic regression of churn vs. length of relationship using the churn dataset
mdl_churn_vs_relationship = ____
# Print the parameters of the fitted model
print(____)