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Exibindo os coeficientes e o intercepto

Quando o modelo de regressão logística estiver pronto, pode ser interessante olhar os coeficientes para verificar se o modelo faz sentido.

Dado um modelo de regressão logística ajustado, logreg, você pode recuperar os coeficientes usando o atributo coef_. A ordem em que os coeficientes aparecem é a mesma em que as variáveis foram passadas para o modelo. O intercepto pode ser obtido usando o atributo intercept_.

O modelo de regressão logística que você construiu nos exercícios anteriores foi adicionado e ajustado para você em logreg.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à Análise Preditiva em Python

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Instruções do exercício

  • Atribua os coeficientes do modelo de regressão logística à lista coef.
  • Atribua o intercepto do modelo de regressão logística à variável intercept.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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)
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