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  3. Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門
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演習

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。

指示1 / 2

undefined XP
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  • churn を使い、has_churned と time_since_first_purchase の散布図を、赤い線形回帰のトレンドライン（標準誤差のリボンなし）付きで描画してください。