Regressione logistica con logit()
La regressione logistica richiede un'altra funzione da statsmodels.formula.api: logit(). Accetta gli stessi argomenti di ols(): un argomento formula e data. Poi usi .fit() per adattare il modello ai dati.
Qui modellerai come la durata della relazione con un cliente influisce sul churn.
churn è disponibile.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla regressione con statsmodels in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Importa la funzione
logit()dastatsmodels.formula.api. - Adatta una regressione logistica di
has_churnedin funzione ditime_since_first_purchaseusando l'insieme di datichurn. Assegna amdl_churn_vs_relationship. - Stampa i parametri del modello adattato.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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(____)