Wizualizacja modeli liniowego i logistycznego
Podobnie jak w przypadku regresji liniowej, funkcja regplot() narysuje przewidywania modelu logistycznego bez konieczności samodzielnego pisania kodu modelowania. Aby zobaczyć, jak różnią się przewidywania obu modeli, spróbuj narysować obie linie trendu obok siebie. Podpowiedź: model liniowy powinien dać prostą linię trendu, a model logistyczny – linię w kształcie litery S.
churn jest dostępny.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do regresji z użyciem statsmodels w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Draw a linear regression trend line and a scatter plot of time_since_first_purchase vs. has_churned
sns.regplot(____,
line_kws={"color": "red"})
plt.show()