係数と切片を表示する
ロジスティック回帰モデルが用意できたら、モデルが妥当かどうかを確認するために係数を見てみるとよいでしょう。
学習済みのロジスティック回帰モデル logreg からは、属性 coef_ を使って係数を取得できます。係数の並び順は、モデルに与えた変数の順序と同じです。切片は属性 intercept_ で取得できます。
前の演習で作成したロジスティック回帰モデルは、logreg としてすでに追加・学習済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ予測分析入門
演習の手順
- ロジスティック回帰モデルの係数を、リスト
coefに代入してください。 - ロジスティック回帰モデルの切片を、変数
interceptに代入してください。
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。
# Construct a logistic regression model that predicts the target using age, gender_F and time_since_last gift
predictors = ["age","gender_F","time_since_last_gift"]
X = basetable[predictors]
y = basetable[["target"]]
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)
# Assign the coefficients to a list coef
coef = ____.____
for p,c in zip(predictors,list(coef[0])):
print(p + '\t' + str(c))
# Assign the intercept to the variable intercept
intercept = ____.____
print(intercept)