Visualização de modelos lineares e logísticos
Assim como nas regressões lineares, o site regplot() extrairá previsões de modelos para uma regressão logística sem que você tenha que se preocupar com o código de modelagem. Para ver como as previsões diferem para regressões lineares e logísticas, tente desenhar as duas linhas de tendência lado a lado. Spoiler: você deve ver uma tendência linear (linha reta) do modelo linear e uma tendência logística (em forma de S) do modelo logístico.
churn está disponível.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à regressão com statsmodels em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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()