Regressão logística com logit()
A regressão logística requer outra função de statsmodels.formula.api: logit(). Ele recebe os mesmos argumentos que ols(): um argumento formula e data. Em seguida, você usa o site .fit() para ajustar o modelo aos dados.
Aqui, você modelará como a duração do relacionamento com um cliente afeta a rotatividade.
churn está disponível.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à regressão com statsmodels em Python
Instruções de exercício
- Importe a função
logit()destatsmodels.formula.api. - Ajuste uma regressão logística de
has_churnedversustime_since_first_purchaseusando o conjunto de dadoschurn. Atribuir amdl_churn_vs_relationship. - Imprima os parâmetros do modelo ajustado.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Import logit
____
# Fit a logistic regression of churn vs. length of relationship using the churn dataset
mdl_churn_vs_relationship = ____
# Print the parameters of the fitted model
print(____)