Regresie logistică cu două variabile explicative
Regresia logistică acceptă și mai multe variabile explicative. Sintaxa pentru includerea mai multor variabile explicative în modelele de regresie logistică este aceeași ca în cazul regresiei liniare.
Aici vei antrena un model al statusului de churn folosind ambele variabile explicative din setul de date: durata relației cu clientul și recența achiziției, împreună cu interacțiunea dintre ele.
churn este disponibil.
Acest exercițiu face parte din cursul
Regresie intermediară cu statsmodels în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Importă funcția
logit()dinstatsmodels.formula.api. - Antrenează o regresie logistică a statusului de churn,
has_churned, față de durata relației cu clientul,time_since_first_purchase, și recența achiziției,time_since_last_purchase, incluzând și interacțiunea dintre variabilele explicative.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import logit
____
# Fit a logistic regression of churn status vs. length of relationship, recency, and an interaction
mdl_churn_vs_both_inter = ____
# Print the coefficients
print(mdl_churn_vs_both_inter.params)