Probabilidades
Hay cuatro formas principales de expresar la predicción de un modelo de regresión logística; veremos cada una de ellas en los cuatro ejercicios siguientes. En primer lugar, dado que la variable de respuesta es "sí" o "no", puede hacer una predicción de la probabilidad de un "sí". Aquí calcularás y visualizarás estas probabilidades.
Hay dos variables disponibles:
mdl_churn_vs_relationshipes el modelo de regresión logística ajustado dehas_churnedfrente atime_since_first_purchase.explanatory_dataes un DataFrame de valores explicativos.
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.
# Create prediction_data
prediction_data = explanatory_data.assign(
____
)
# Print the head
print(____)