Wyświetlanie współczynników i wyrazu wolnego
Gdy model regresji logistycznej jest gotowy, warto przyjrzeć się jego współczynnikom i sprawdzić, czy model ma sens.
Dla dopasowanego modelu regresji logistycznej logreg możesz pobrać współczynniki za pomocą atrybutu coef_. Kolejność współczynników odpowiada kolejności, w jakiej zmienne zostały przekazane do modelu. Wyraz wolny możesz pobrać za pomocą atrybutu intercept_.
Model regresji logistycznej zbudowany w poprzednich ćwiczeniach został dodany i dopasowany w zmiennej logreg.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do analizy predykcyjnej w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Przypisz współczynniki modelu regresji logistycznej do listy
coef. - Przypisz wyraz wolny modelu regresji logistycznej do zmiennej
intercept.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Construct a logistic regression model that predicts the target using age, gender_F and time_since_last gift
predictors = ["age","gender_F","time_since_last_gift"]
X = basetable[predictors]
y = basetable[["target"]]
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)
# Assign the coefficients to a list coef
coef = ____.____
for p,c in zip(predictors,list(coef[0])):
print(p + '\t' + str(c))
# Assign the intercept to the variable intercept
intercept = ____.____
print(intercept)