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Logistic Regression 파라미터 추출하기

이제 로지스틱 회귀 모델의 중요한 파라미터를 추출하는 연습을 해 보겠습니다. 로지스틱 회귀에는 여기서 다루지 않는 다른 파라미터들도 있지만, scikit-learn.org의 LogisticRegression() 문서에서 'Attributes' 항목을 참고해 복습할 수 있어요.

이 파라미터는 각 변수들이 타깃에 미치는 영향의 방향과 크기를 이해하는 데 중요합니다.

이번 연습에서는 계수 파라미터(coef_ 속성)를 추출해 원래 열 이름과 함께 zip으로 묶고, 어떤 변수가 타깃 변수에 가장 큰 양의 영향을 주었는지 확인해 볼 거예요.

다음이 제공됩니다:

  • log_reg_clf라는 로지스틱 회귀 모델 객체
  • X_train DataFrame

sklearn과 pandas는 이미 임포트되어 있어요.

Instrucţiuni

100 XP
  • 학습용 DataFrame에서 사용한 원래 열 이름 목록을 만드세요.
  • 로지스틱 회귀 추정기의 계수를 추출하세요.
  • 계수와 변수 이름으로 DataFrame을 만들고 확인하세요.
  • 계수 크기를 기준으로 ‘양의’ 변수를 상위 3개까지 출력하세요.