係数の変化を確認する

LogisticRegression() モデルの係数について理解したところで、どの列を学習に使うかによってどのように変化するかを詳しく見てみましょう。モデルごとに各列の係数は変わるでしょうか？

異なる列グループで、2つの LogisticRegression() モデルに対して .fit() して確認してください。さらに、デフォルト確率（probability of default）にどのような影響があり得るかも考えてみましょう。

データセット cr_loan_clean はすでにワークスペースに読み込まれており、学習用データ X1_train、X2_train、y_train も用意されています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶクレジットリスクモデリング

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演習の手順

両方の X 学習用データについて、先頭5行を確認してください。
X1 学習用データで、clf_logistic1 というロジスティック回帰モデルを学習してください。
X2 学習用データで、clf_logistic2 というロジスティック回帰モデルを学習してください。
両方のロジスティック回帰モデルの係数を出力してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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(____.____)

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