Zmiana współczynników
Mając już ogólne pojęcie o współczynnikach modelu LogisticRegression(), przyjrzyj się im bliżej i sprawdź, jak zmieniają się w zależności od tego, które kolumny zostały użyte do trenowania. Czy współczynniki kolumn będą się różnić między modelami?
Dopasuj dwa różne modele LogisticRegression() na różnych zestawach kolumn, aby to zweryfikować. Zastanów się też, jaki potencjalny wpływ mogłoby to mieć na obliczone prawdopodobieństwo niewywiązania się ze zobowiązania.
Zbiór danych cr_loan_clean jest już wczytany do środowiska pracy, wraz ze zbiorami treningowymi X1_train, X2_train i y_train.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie ryzyka kredytowego w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Sprawdź pięć pierwszych wierszy obu zbiorów treningowych
X. - Wytrenuj model regresji logistycznej o nazwie
clf_logistic1, używając zbioru treningowegoX1. - Wytrenuj model regresji logistycznej o nazwie
clf_logistic2, używając zbioru treningowegoX2. - Wyświetl współczynniki obu modeli regresji logistycznej.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Print the first five rows of each training set
print(____.____())
print(____.____())
# Create and train a model on the first training data
____ = ____(solver='lbfgs').____(____, np.ravel(y_train))
# Create and train a model on the second training data
____ = ____(solver='lbfgs').____(____, np.ravel(y_train))
# Print the coefficients of each model
print(____.____)
print(____.____)