Modificarea coeficienților

Acum că ai înțeles coeficienții unui model LogisticRegression(), aruncă o privire mai atentă asupra lor pentru a vedea cum se modifică în funcție de coloanele folosite la antrenare. Oare coeficienții coloanelor se schimbă de la un model la altul?

Vei aplica .fit() pe două modele LogisticRegression() diferite, antrenate pe grupuri diferite de coloane, pentru a verifica. Gândește-te și la impactul pe care aceste diferențe l-ar putea avea asupra probabilității de nerambursare.

Setul de date cr_loan_clean a fost deja încărcat în spațiul de lucru, împreună cu seturile de antrenament X1_train, X2_train și y_train.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea Riscului de Credit în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Verifică primele cinci rânduri din ambele seturi de antrenament X.
Antrenează un model de regresie logistică numit clf_logistic1 folosind setul de antrenament X1.
Antrenează un model de regresie logistică numit clf_logistic2 folosind setul de antrenament X2.
Afișează coeficienții pentru ambele modele de regresie logistică.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(____.____)

Editează și rulează codul