Regresión logística con logit()
La regresión logística requiere otra función de statsmodels.formula.api: logit(). Toma los mismos argumentos que ols(): un argumento formula y data. A continuación, se utiliza .fit() para ajustar el modelo a los datos.
Aquí, modelará cómo la duración de la relación con un cliente afecta a la rotación.
churn está disponible.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la regresión con modelos estadísticos en Python
Instrucciones de ejercicio
- Importe la función
logit()destatsmodels.formula.api. - Ajuste una regresión logística de
has_churnedfrente atime_since_first_purchaseutilizando el conjunto de datoschurn. Asignar amdl_churn_vs_relationship. - Imprime los parámetros del modelo ajustado.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este 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(____)