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गुणांक बदलना

LogisticRegression() मॉडल के गुणांकों की इस समझ के साथ, अब उन्हें और करीब से देखें कि ट्रेनिंग में किन कॉलमों के उपयोग पर वे कैसे बदलते हैं. क्या एक मॉडल से दूसरे मॉडल में कॉलम के गुणांक बदल जाएँगे?

जाँचने के लिए आपको अलग-अलग कॉलम समूहों पर दो अलग LogisticRegression() मॉडल .fit() करने चाहिए. आपको यह भी सोचना चाहिए कि default की probability पर संभावित प्रभाव क्या हो सकता है.

डेटासेट cr_loan_clean पहले से वर्कस्पेस में लोड है, साथ ही ट्रेनिंग सेट X1_train, X2_train, और y_train भी उपलब्ध हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • दोनों X ट्रेनिंग सेट की पहली पाँच पंक्तियाँ जाँचें.
  • X1 ट्रेनिंग सेट के साथ clf_logistic1 नाम का एक logistic regression मॉडल ट्रेन करें.
  • X2 ट्रेनिंग सेट के साथ clf_logistic2 नाम का एक logistic regression मॉडल ट्रेन करें.
  • दोनों logistic regression मॉडलों के गुणांक प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Print the first five rows of each training set
print(____.____())
print(____.____())

# Create and train a model on the first training data
____ = ____(solver='lbfgs').____(____, np.ravel(y_train))

# Create and train a model on the second training data
____ = ____(solver='lbfgs').____(____, np.ravel(y_train))

# Print the coefficients of each model
print(____.____)
print(____.____)
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