Cotes

Les cotes comparent la probabilité qu'un événement se produise à la probabilité qu'il ne se produise pas. C'est parfois plus facile à interpréter que des probabilités, surtout quand vient le temps de prendre des décisions. Par exemple, si un client a 20 % de probabilité de résilier, il peut être plus intuitif de dire « la probabilité qu'il ne résilie pas est quatre fois plus élevée que celle qu'il résilie ».

mdl_churn_vs_relationship, explanatory_data et prediction_data sont disponibles à partir de l'exercice précédent.

Cette activité fait partie du cours

Introduction à la régression avec statsmodels en Python

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Update prediction data with odds
prediction_data["odds"] = ____

# Print the head
print(____)

Modifier et exécuter le code

Cette activité fait partie du cours

Introduction à la régression avec statsmodels en Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Commencer le cours gratuitement

Vous apprendrez les bases de ce modèle statistique populaire, ce qu'est la régression et en quoi les régressions linéaire et logistique diffèrent. Vous verrez ensuite comment ajuster des modèles de régression linéaire simples avec des variables explicatives numériques et catégorielles, et comment décrire la relation entre la variable réponse et les variables explicatives à l'aide des coefficients du modèle.

Exercise 1: Une histoire de deux variables Exercise 2: Quelle est la variable réponse?Exercise 3: Visualiser deux variables numériques Exercise 4: Ajuster une régression linéaire Exercise 5: Estimer l'ordonnée à l'origine Exercise 6: Estimer la pente Exercise 7: Régression linéaire avec ols()Exercise 8: Variables explicatives catégorielles Exercise 9: Visualiser une variable numérique selon une variable catégorielle Exercise 10: Calculer des moyennes par catégorie Exercise 11: Régression linéaire avec une variable explicative catégorielle

Dans ce chapitre, vous découvrirez comment utiliser des modèles de régression linéaire pour faire des prédictions sur les prix des maisons à Taïwan et les clics sur des annonces Facebook. Vous ferez aussi progresser vos compétences en régression en manipulant des objets de modèle, en comprenant le concept de « régression vers la moyenne » et en apprenant à transformer des variables dans un jeu de données.

Exercise 1: Faire des prédictions Exercise 2: Prédire les prix des maisons Exercise 3: Visualiser les prédictions Exercise 4: Les limites de la prédiction Exercise 5: Travailler avec les objets de modèle Exercise 6: Extraire des éléments du modèle Exercise 7: Prédire manuellement les prix des maisons Exercise 8: Régression vers la moyenne Exercise 9: Circuit!Exercise 10: Tracer des rendements de portefeuille consécutifs Exercise 11: Modéliser les rendements consécutifs Exercise 12: Transformer des variables Exercise 13: Transformer la variable explicative Exercise 14: Transformer aussi la variable réponse Exercise 15: Transformation inverse

Dans ce chapitre, vous apprendrez à interroger votre modèle pour évaluer l'ajustement. Vous verrez comment quantifier la qualité d'ajustement d'un modèle de régression linéaire, diagnostiquer les problèmes du modèle à l'aide de visualisations et comprendre l'effet de levier et l'influence de chaque observation sur la création du modèle.

Exercise 1: Quantifier l’ajustement du modèle Exercise 2: Coefficient de détermination Exercise 3: Erreur-type résiduelle Exercise 4: Visualiser l'ajustement du modèle Exercise 5: Résidus vs valeurs ajustées Exercise 6: Diagramme Q-Q des résidus Exercise 7: Échelle-localisation Exercise 8: Tracer des graphiques diagnostiques Exercise 9: Valeurs aberrantes, levier et influence Exercise 10: Leverage Exercise 11: Influence Exercise 12: Extraire l'effet de levier et l'influence

Apprenez à ajuster des modèles de régression logistique. À partir de données réelles, vous prédirez la probabilité qu'un client ferme son compte bancaire sous forme de probabilités de succès et de cotes, et vous quantifierez la performance du modèle à l'aide de matrices de confusion.

Exercise 1: Pourquoi utiliser la régression logistique Exercise 2: Explorer les variables explicatives Exercise 3: Visualiser les modèles linéaires et logistiques Exercise 4: Régression logistique avec logit()Exercise 5: Prédictions et cotes Exercise 6: Probabilités Exercise 7: Issue la plus probable Exercise 8: Cotes

Exercice en cours

Exercise 9: Log-cotes Exercise 10: Quantifier l'ajustement d'une régression logistique Exercise 11: Calcul de la matrice de confusion Exercise 12: Tracer un diagramme mosaïque de la matrice de confusion Exercise 13: Exactitude, sensibilité, spécificité Exercise 14: Mesurer la performance d'un modèle logistique Exercise 15: Félicitations