Utilizarea unor seturi diferite de variabile

Adăugarea mai multor variabile și, implicit, mai multă complexitate modelului de regresie logistică nu duce automat la modele mai precise. În acest exercițiu poți verifica dacă adăugarea a 3 variabile la un model îl face mai precis.

variables_1 și variables_2 sunt disponibile în mediul tău: le poți afișa în consolă pentru a le explora.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analitica predictivă în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Antrenează modelul logreg folosind variables_2, care conține 3 variabile suplimentare față de variables_1.
Calculează predicțiile pentru acest model.
Calculează AUC-ul acestui model.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create appropriate DataFrames
X_1 = basetable[variables_1]
X_2 = basetable[variables_2]
y = basetable[["target"]]

# Create the logistic regression model
logreg = linear_model.LogisticRegression()

# Make predictions using the first set of variables and assign the AUC to auc_1
logreg.fit(X_1, y)
predictions_1 = logreg.predict_proba(X_1)[:,1]
auc_1 = roc_auc_score(y, predictions_1)

# Make predictions using the second set of variables and assign the AUC to auc_2
logreg.____(____, ____)
predictions_2 = ____.____(____)[____,____]
auc_2 = ____(____, ____)

# Print auc_1 and auc_2
print(round(auc_1,2))
print(round(auc_2,2))

Editează și rulează codul