Modifier les coefficients
Maintenant que vous comprenez les coefficients d'un modèle LogisticRegression(), examinez-les de plus près pour voir comment ils changent selon les colonnes utilisées pour l'entraînement. Les coefficients des colonnes vont-ils varier d'un modèle à l'autre?
Vous devriez effectuer .fit() sur deux modèles LogisticRegression() différents, chacun entraîné sur un groupe de colonnes distinct, pour vérifier. Réfléchissez aussi à l'impact potentiel sur la probabilité de défaut.
Le jeu de données cr_loan_clean a déjà été chargé dans l'espace de travail, ainsi que les ensembles d'entraînement X1_train, X2_train et y_train.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation du risque de crédit en Python
Instructions de l’exercice
- Vérifiez les cinq premières lignes des deux ensembles d'entraînement
X. - Entraînez un modèle de régression logistique, nommé
clf_logistic1, avec l'ensemble d'entraînementX1. - Entraînez un modèle de régression logistique, nommé
clf_logistic2, avec l'ensemble d'entraînementX2. - Affichez les coefficients pour les deux modèles de régression logistique.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Print the first five rows of each training set
print(____.____())
print(____.____())
# Create and train a model on the first training data
____ = ____(solver='lbfgs').____(____, np.ravel(y_train))
# Create and train a model on the second training data
____ = ____(solver='lbfgs').____(____, np.ravel(y_train))
# Print the coefficients of each model
print(____.____)
print(____.____)