Wizualizacja wielu zmiennych objaśniających
Tworzenie wykresów napotyka tu podobne trudności jak w przypadku regresji liniowej: im więcej zmiennych numerycznych, tym trudniej je sensownie przedstawić. W tym ćwiczeniu skupisz się na przypadku dwóch numerycznych zmiennych objaśniających. Rozwiązanie jest takie samo jak wcześniej: użyj koloru do oznaczenia zmiennej odpowiedzi.
Zmienna odpowiedzi przyjmuje tylko dwie wartości – zero i jeden – zarówno w rzeczywistym zbiorze danych, jak i w zbiorze z prognozami.
Dostępne są obiekty churn i prediction_data.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Regresja średnio zaawansowana ze statsmodels w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Using churn, plot recency vs. length of relationship, colored by churn status
____
# Show the plot
plt.show()