ÎncepețiÎncepe gratuit

Regresia logistică cu logit()

Regresia logistică necesită o altă funcție din statsmodels.formula.api: logit(). Aceasta primește aceleași argumente ca și ols(): un argument formula și unul data. Apoi folosești .fit() pentru a antrena modelul pe date.

În acest exercițiu, vei modela cum influențează durata relației cu un client probabilitatea de abandon.

churn este disponibil.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în regresia cu statsmodels în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă funcția logit() din statsmodels.formula.api.
  • Antrenează un model de regresie logistică al has_churned versus time_since_first_purchase folosind setul de date churn. Atribuie rezultatul variabilei mdl_churn_vs_relationship.
  • Afișează parametrii modelului antrenat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import logit
____

# Fit a logistic regression of churn vs. length of relationship using the churn dataset
mdl_churn_vs_relationship = ____

# Print the parameters of the fitted model
print(____)
Editează și rulează codul