Modifica dei coefficienti
Con questa comprensione dei coefficienti di un modello LogisticRegression(), esaminali più da vicino per vedere come cambiano a seconda delle colonne usate per l’addestramento. I coefficienti delle colonne cambieranno da un modello all’altro?
Dovresti eseguire .fit() su due modelli LogisticRegression() diversi, ognuno su gruppi di colonne differenti, per verificare. Dovresti anche considerare quale potrebbe essere l’impatto potenziale sulla probabilità di default.
L’insieme di dati cr_loan_clean è già stato caricato nell’ambiente di lavoro insieme ai set di addestramento X1_train, X2_train e y_train.
Questo esercizio fa parte del corso
Credit Risk Modeling in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Controlla le prime cinque righe di entrambi i set di addestramento
X. - Allena un modello di regressione logistica, chiamato
clf_logistic1, con il set di addestramentoX1. - Allena un modello di regressione logistica, chiamato
clf_logistic2, con il set di addestramentoX2. - Stampa i coefficienti per entrambi i modelli di regressione logistica.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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(____.____)