설명 변수 살펴보기
반응 변수가 논리형일 때는 모든 점이 $y=0$과 \(y=1\) 선 위에 놓여서, 무슨 일이 일어나는지 파악하기가 어렵습니다. 영상에서도 추세선을 보기 전까지는 각 선에서 설명 변수가 어떻게 분포하는지 명확하지 않았죠. 이 문제는 반응 변수별로 그룹화한 설명 변수의 히스토그램으로 해결할 수 있습니다.
이 히스토그램을 사용해 영상에서 본 금융 서비스 이탈(churn) 데이터셋을 살펴보겠습니다.
churn은 pandas DataFrame으로 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 statsmodels로 살펴보는 회귀 소개
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create the histograms of time_since_last_purchase split by has_churned
sns.____(____)
plt.show()