Alterando coeficientes
Com esse entendimento dos coeficientes de um modelo LogisticRegression(), observe-os mais de perto para ver como mudam dependendo de quais colunas são usadas no treinamento. Os coeficientes das colunas vão mudar de modelo para modelo?
Você deve fazer .fit() em dois modelos LogisticRegression() diferentes com grupos de colunas diferentes para verificar. Você também deve considerar qual pode ser o impacto potencial na probabilidade de inadimplência.
O conjunto de dados cr_loan_clean já foi carregado no workspace, junto com os conjuntos de treino 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 cinco primeiras linhas de ambos os conjuntos de treino
X. - Treine um modelo de regressão logística, chamado
clf_logistic1, com o conjunto de treinoX1. - Treine um modelo de regressão logística, chamado
clf_logistic2, com o conjunto de treinoX2. - Imprima os coeficientes de ambos os 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(____.____)