1. 学ぶ
  2. /
  3. コース
  4. /
  5. Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門

Connected

演習

logit() を使ったロジスティック回帰

ロジスティック回帰では、statsmodels.formula.api の別の関数である logit() を使います。引数は ols() と同じで、formula と data を指定します。その後、.fit() を使ってデータにモデルを当てはめます。

ここでは、顧客との関係の長さが解約(churn)にどう影響するかをモデル化します。

churn が利用できます。

指示

100 XP
  • statsmodels.formula.api から logit() 関数をインポートします。
  • churn データセットを使い、has_churned を time_since_first_purchase に対してロジスティック回帰し、mdl_churn_vs_relationship に代入します。
  • 当てはめたモデルのパラメータを出力します。