1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Python의 statsmodels로 배우는 중급 회귀
Connected

연습 문제

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.

지침 1/2

undefined XP
    1
    2

다음 설명 변수의 모든 조합으로 이루어진 DataFrame explanatory_data를 만드세요:

  • time_since_first_purchase는 -2부터 4까지 0.1 간격의 수열로 설정하세요.
  • time_since_last_purchase는 -1부터 6까지 0.1 간격의 수열로 설정하세요.

explanatory_data의 열 이름은 "time_since_first_purchase"와 "time_since_last_purchase"로 지정하세요.