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  3. Python에서 statsmodels로 살펴보는 회귀 소개
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logit()으로 로지스틱 회귀

로지스틱 회귀에는 statsmodels.formula.api의 또 다른 함수 logit()이 필요해요. 이 함수는 ols()와 동일하게 formula와 data 인수를 받으며, 이후 .fit()으로 데이터를 사용해 모델을 적합합니다.

여기서는 고객과의 관계 기간이 이탈(churn)에 어떤 영향을 미치는지 모델링해 볼 거예요.

churn가 제공되어 있어요.

คำแนะนำ

100 XP
  • statsmodels.formula.api에서 logit() 함수를 가져오세요.
  • churn 데이터셋을 사용해 has_churned를 time_since_first_purchase에 대해 로지스틱 회귀로 적합하고, 결과를 mdl_churn_vs_relationship에 할당하세요.
  • 적합된 모델의 매개변수(parameters)를 출력하세요.