確率

ロジスティック回帰モデルからの予測には主に4つの表し方があります。次の4つの演習でそれぞれを見ていきます。まず最初に、応答変数が「yes」か「no」なので、「yes」になる確率を予測できます。ここでは、その確率を計算して可視化します。

次の2つの変数が用意されています。

mdl_churn_vs_relationship は、has_churned を time_since_first_purchase で説明するロジスティック回帰モデルです。
explanatory_data は説明変数の値を持つ DataFrame です。

explanatory_data に列 has_churned を追加して、DataFrame prediction_data を作成します。
列 has_churned には、解約する確率の予測値を保存します。モデル mdl_churn_vs_relationship と説明データ explanatory_data を使用します。
予測用の DataFrame の先頭5行を表示します。