로지스틱 회귀 예측
선형 회귀와 마찬가지로, 로지스틱 회귀의 장점은 예측을 할 수 있다는 점이에요. 예측 흐름을 한 번 더 차근차근 따라가 보겠습니다!
churn과 mdl_churn_vs_both_inter가 준비되어 있고, itertools.product가 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python의 statsmodels로 배우는 중급 회귀
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create time_since_first_purchase
time_since_first_purchase = ____
# Create time_since_last_purchase
time_since_last_purchase = ____
# Create p as all combinations of values of time_since_first_purchase and time_since_last_purchase
p = ____
# Transform p to a DataFrame and name the columns
explanatory_data = ____
# Print the result
print(explanatory_data)