多変量ロジスティック回帰

通常は、loan_int_rate だけでデフォルト確率を予測することはしません。予測には、手元にあるすべてのデータを活用したくなります。

そこで、cr_loan_clean データから特徴量（features）として別の列を使って、新しいモデルを学習してみましょう。このモデルは最初のモデルと異なるでしょうか？そのためには、ロジスティック回帰の .intercept_ を確認すると簡単です。これは関数の y 切片であり、非デフォルトの対数オッズの全体水準を表します。

cr_loan_clean データは、以前のモデル clf_logistic_single とともにワークスペースに読み込まれています。