확률
로지스틱 회귀 모델의 예측을 표현하는 대표적인 방법은 네 가지가 있습니다. 다음 네 개의 연습 문제에서 각각을 살펴볼 거예요. 먼저, 반응 변수가 "yes" 또는 "no"이므로 "yes"가 될 확률을 예측할 수 있습니다. 여기서는 이 확률을 계산하고 시각화해 보겠습니다.
두 가지 변수가 준비되어 있어요:
mdl_churn_vs_relationship는has_churned를 종속 변수로,time_since_first_purchase를 설명 변수로 한 로지스틱 회귀 적합 모델입니다.explanatory_data는 설명 변수 값으로 이루어진 DataFrame입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 statsmodels로 살펴보는 회귀 소개
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create prediction_data
prediction_data = explanatory_data.assign(
____
)
# Print the head
print(____)