Visualiser plusieurs variables explicatives
La visualisation pose des enjeux semblables à ceux de la régression linéaire : il devient vite difficile d'ajouter plus de variables numériques au graphique. Ici, vous allez examiner le cas de deux variables explicatives numériques, et la solution est essentiellement la même qu'avant : utiliser la couleur pour indiquer la variable réponse.
Ici, la réponse ne peut prendre que deux valeurs (zéro et un), tant dans l'ensemble de données réel que dans l'ensemble prédit.
churn et prediction_data sont disponibles.
Cette activité fait partie du cours
Régression intermédiaire avec statsmodels en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Using churn, plot recency vs. length of relationship, colored by churn status
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# Show the plot
plt.show()