व्याख्यात्मक वैरिएबल्स को समझना
जब response वैरिएबल logical होता है, तो सारे पॉइंट्स \(y=0\) और \(y=1\) लाइनों पर होते हैं, इसलिए यह देखना मुश्किल हो जाता है कि वास्तव में हो क्या रहा है। वीडियो में भी, जब तक आपने ट्रेंड लाइन नहीं देखी, यह स्पष्ट नहीं था कि प्रत्येक लाइन पर व्याख्यात्मक वैरिएबल कैसे वितरित है। इसे response के आधार पर group किए गए explanatory वैरिएबल के histogram से हल किया जा सकता है।
आप इन histograms का उपयोग करके वीडियो में दिखाए गए financial services churn डेटासेट से परिचित होंगे।
churn एक pandas DataFrame के रूप में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में statsmodels के साथ Regression परिचय
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create the histograms of time_since_last_purchase split by has_churned
sns.____(____)
plt.show()