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logit() के साथ Logistic regression

Logistic regression के लिए statsmodels.formula.api से एक और फंक्शन चाहिए: logit(). यह ols() के जैसे ही आर्ग्युमेंट लेता है: formula और data. इसके बाद आप .fit() का उपयोग करके मॉडल को डेटा पर फिट करते हैं.

यहाँ, आप मॉडल करेंगे कि किसी ग्राहक के साथ रिश्ते की अवधि churn को कैसे प्रभावित करती है.

churn उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में statsmodels के साथ Regression परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • statsmodels.formula.api से logit() फंक्शन इम्पोर्ट करें.
  • churn डेटासेट का उपयोग करके has_churned बनाम time_since_first_purchase की logistic regression फिट करें. इसे mdl_churn_vs_relationship में असाइन करें.
  • फिट हुए मॉडल के parameters प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import logit
____

# Fit a logistic regression of churn vs. length of relationship using the churn dataset
mdl_churn_vs_relationship = ____

# Print the parameters of the fitted model
print(____)
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