Afficher les coefficients et l’ordonnée à l’origine
Une fois le modèle de régression logistique prêt, il est utile d’examiner ses coefficients pour vérifier que le modèle a du sens.
Étant donné un modèle de régression logistique ajusté, logreg, vous pouvez récupérer les coefficients avec l’attribut coef_. L’ordre des coefficients correspond à l’ordre dans lequel les variables ont été fournies au modèle. L’ordonnée à l’origine (intercept) peut être récupérée avec l’attribut intercept_.
Le modèle de régression logistique que vous avez construit dans les exercices précédents a été ajouté et ajusté pour vous dans logreg.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction à l’analytique prédictive en Python
Instructions
- Affectez les coefficients du modèle de régression logistique à la liste
coef. - Affectez l’ordonnée à l’origine (intercept) du modèle de régression logistique à la variable
intercept.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Construct a logistic regression model that predicts the target using age, gender_F and time_since_last gift
predictors = ["age","gender_F","time_since_last_gift"]
X = basetable[predictors]
y = basetable[["target"]]
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)
# Assign the coefficients to a list coef
coef = ____.____
for p,c in zip(predictors,list(coef[0])):
print(p + '\t' + str(c))
# Assign the intercept to the variable intercept
intercept = ____.____
print(intercept)