Extragerea unui parametru din regresia logistică
Acum vei exersa extragerea unui parametru important al modelului de regresie logistică. Regresia logistică mai are și alți parametri pe care nu îi vom explora aici, dar îi poți consulta în documentația de pe scikit-learn.org, la modulul LogisticRegression(), secțiunea „Attributes".
Acest parametru este important pentru a înțelege direcția și magnitudinea efectului pe care variabilele îl au asupra țintei.
În acest exercițiu vei extrage parametrul coeficient (din atributul coef_), îl vei combina cu numele coloanelor originale și vei identifica variabilele cu cel mai mare efect pozitiv asupra variabilei țintă.
Vei avea la dispoziție:
- Un obiect model de regresie logistică numit
log_reg_clf - DataFrame-ul
X_train
sklearn și pandas au fost deja importate pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Ajustarea hiperparametrilor în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează o listă cu numele coloanelor originale folosite în DataFrame-ul de antrenament.
- Extrage coeficienții estimatorului de regresie logistică.
- Creează un DataFrame cu coeficienții și numele variabilelor și vizualizează-l.
- Afișează primele 3 variabile „pozitive" în funcție de mărimea coeficientului.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create a list of original variable names from the training DataFrame
original_variables = ____
# Extract the coefficients of the logistic regression estimator
model_coefficients = ____.____[____]
# Create a dataframe of the variables and coefficients & print it out
coefficient_df = pd.DataFrame({"Variable" : ____, "Coefficient": ____})
print(coefficient_df)
# Print out the top 3 positive variables
top_three_df = coefficient_df.sort_values(by=____, axis=0, ascending=____)[0:____]
print(top_three_df)