Vizualizarea mai multor variabile explicative
Reprezentarea grafică ridică probleme similare cu cele din cazul regresiei liniare: pe măsură ce adaugi mai multe variabile numerice, graficul devine rapid greu de interpretat. Aici vei analiza cazul cu două variabile explicative numerice, iar soluția este practic aceeași ca înainte: folosești culoarea pentru a marca variabila răspuns.
În acest caz, variabila răspuns poate lua doar două valori (zero și unu), atât în setul de date real, cât și în cel de predicții.
churn și prediction_data sunt disponibile.
Acest exercițiu face parte din cursul
Regresie intermediară cu statsmodels în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Using churn, plot recency vs. length of relationship, colored by churn status
____
# Show the plot
plt.show()