선형 모델과 로지스틱 모델 시각화
선형 회귀와 마찬가지로, regplot()을 사용하면 로지스틱 회귀의 예측선을 모델링 코드를 직접 작성하지 않고도 그릴 수 있어요. 선형 회귀와 로지스틱 회귀의 예측이 어떻게 다른지 확인하려면, 두 추세선을 나란히 그려 보세요. 힌트: 선형 모델은 직선(Linear) 추세, 로지스틱 모델은 S자(Logistic) 형태의 추세가 나타납니다.
churn이 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 statsmodels로 살펴보는 회귀 소개
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Draw a linear regression trend line and a scatter plot of time_since_first_purchase vs. has_churned
sns.regplot(____,
line_kws={"color": "red"})
plt.show()