1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în analitica predictivă în Python
Connected

exercițiu

Construirea unui model de regresie logistică

Poți construi un model de regresie logistică folosind modulul linear_model din sklearn. Mai întâi, creezi modelul cu metoda LogisticRegression():

logreg = linear_model.LogisticRegression()

Apoi, trebuie să îi furnizezi date modelului, astfel încât acesta să poată fi antrenat. X conține variabilele predictoare, iar y conține variabila țintă.

X = basetable[["predictor_1","predictor_2","predictor_3"]]`
y = basetable[["target"]]
logreg.fit(X,y)

În acest exercițiu vei construi primul tău model predictiv folosind trei predictori.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă metoda linear_model din sklearn.
  • Tabelul de bază este încărcat ca basetable. Reține că variabila "gender" a fost transformată în gender_F pentru a putea fi folosită ca predictor. Construiește un DataFrame X care să conțină predictorii age, gender_F și time_since_last_gift.
  • Construiește un DataFrame y care să conțină variabila țintă.
  • Creează un model de regresie logistică.
  • Antrenează modelul de regresie logistică pe tabelul de bază furnizat.