Mulai sekarangMulai gratis

Regresi logistik dengan logit()

Regresi logistik memerlukan fungsi lain dari statsmodels.formula.api: logit(). Fungsi ini menerima argumen yang sama seperti ols(): argumen formula dan data. Anda kemudian menggunakan .fit() untuk menyesuaikan model ke data.

Di sini, Anda akan memodelkan bagaimana lamanya hubungan dengan pelanggan memengaruhi churn.

churn tersedia.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pengantar Regresi dengan statsmodels di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Impor fungsi logit() dari statsmodels.formula.api.
  • Sesuaikan regresi logistik has_churned terhadap time_since_first_purchase menggunakan himpunan data churn. Simpan sebagai mdl_churn_vs_relationship.
  • Cetak parameter dari model yang telah dipasang.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# 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(____)
Edit dan Jalankan Kode