Probabilidades
Hay cuatro formas principales de expresar la predicción de un modelo de regresión logística; vamos a ver cada una de ellas en los próximos cuatro ejercicios. Para empezar, como la variable de respuesta es "sí" o "no", puedes predecir la probabilidad de un "sí". Aquí vas a calcular y visualizar esas probabilidades.
Tienes disponibles dos variables:
mdl_churn_vs_relationshipes el modelo de regresión logística ajustado dehas_churnedfrente atime_since_first_purchase.explanatory_dataes un DataFrame con los valores explicativos.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la regresión con statsmodels en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create prediction_data
prediction_data = explanatory_data.assign(
____
)
# Print the head
print(____)