Alteração de coeficientes
Com esse entendimento dos coeficientes de um modelo LogisticRegression(), examine-os mais de perto para ver como eles mudam dependendo das colunas usadas para treinamento. Os coeficientes da coluna mudarão de modelo para modelo?
Você deve .fit() dois modelos diferentes de LogisticRegression() em diferentes grupos de colunas para verificar. Você também deve considerar qual seria o impacto potencial sobre a probabilidade de inadimplência.
O conjunto de dados cr_loan_clean já foi carregado no espaço de trabalho junto com os conjuntos de treinamento X1_train, X2_train e y_train.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem de risco de crédito em Python
Instruções do exercício
- Verifique as primeiras cinco linhas de ambos os conjuntos de treinamento
X. - Treine um modelo de regressão logística, chamado
clf_logistic1, com o conjunto de treinamentoX1. - Treine um modelo de regressão logística, chamado
clf_logistic2, com o conjunto de treinamentoX2. - Imprima os coeficientes dos dois modelos de regressão logística.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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(____.____)