Créer un modèle de régression logistique

Vous pouvez créer un modèle de régression logistique à l'aide du module linear_model de sklearn. D'abord, vous instanciez un modèle de régression logistique avec la méthode LogisticRegression() :

logreg = linear_model.LogisticRegression()

Ensuite, vous devez fournir des données au modèle de régression logistique pour pouvoir l'ajuster. X contient les variables prédictives, tandis que y contient la cible.

X = basetable[["predictor_1","predictor_2","predictor_3"]]`
y = basetable[["target"]]
logreg.fit(X,y)

Dans cet exercice, vous allez construire votre premier modèle prédictif en utilisant trois prédicteurs.

Cette activité fait partie du cours

Introduction à l'analytique prédictive en Python

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Instructions de l’exercice

Importez la méthode linear_model de sklearn.
La base de données est chargée sous basetable. Notez que la colonne « gender » a été transformée en gender_F afin de pouvoir être utilisée comme prédicteur. Construisez un DataFrame X qui contient les prédicteurs age, gender_F et time_since_last_gift.
Construisez un DataFrame y qui contient la cible.
Créez un modèle de régression logistique.
Ajustez le modèle de régression logistique sur la basetable fournie.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import linear_model from sklearn.
from ____ import ____

# Create a DataFrame X that only contains the candidate predictors age, gender_F and time_since_last_gift.
X = ____[[____, ____, ____]]

# Create a DataFrame y that contains the target.
y = ____[[____]]

# Create a logistic regression model logreg and fit it to the data.
logreg = ____.____
logreg.____(____, ____)

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