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  3. Python에서 statsmodels로 살펴보는 회귀 소개
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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.

คำแนะนำ 1 / 2

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  • churn을 사용해 has_churned 대 time_since_first_purchase 산점도를 그리고, 표준 오차 리본 없이 빨간색 선형 회귀 추세선을 추가하세요.