線形モデルとロジスティックモデルの可視化
線形回帰と同様に、regplot() を使うと、モデリング用のコードを書かなくてもロジスティック回帰の予測線を描画できます。線形回帰とロジスティック回帰で予測がどのように異なるかを確認するために、両方のトレンドラインを並べて描いてみましょう。ヒント: 線形モデルでは直線のトレンド、ロジスティックモデルでは S 字型のトレンドが見えるはずです。
churn が利用可能です。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門
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。
# Draw a linear regression trend line and a scatter plot of time_since_first_purchase vs. has_churned
sns.regplot(____,
line_kws={"color": "red"})
plt.show()