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  3. Introduction à la régression avec statsmodels en Python
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Exercice

Régression logistique avec logit()

La régression logistique utilise une autre fonction de statsmodels.formula.api : logit(). Elle prend les mêmes arguments que ols() : un argument formula et un argument data. Vous utilisez ensuite .fit() pour ajuster le modèle aux données.

Ici, vous allez modéliser comment la durée de la relation avec un client influence l'attrition.

churn est disponible.

Instructions

100 XP
  • Importez la fonction logit() depuis statsmodels.formula.api.
  • Ajustez une régression logistique de has_churned en fonction de time_since_first_purchase à l'aide de l'ensemble de données churn. Attribuez le résultat à mdl_churn_vs_relationship.
  • Affichez les paramètres du modèle ajusté.