1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în regresia cu statsmodels în Python
Connected

exercițiu

Probabilități

Există patru moduri principale de a exprima predicția unui model de regresie logistică – le vom analiza pe fiecare în parte în următoarele patru exerciții. În primul rând, deoarece variabila răspuns este fie „da", fie „nu", poți calcula probabilitatea unui răspuns „da". În acest exercițiu, vei calcula și vizualiza aceste probabilități.

Ai la dispoziție două variabile:

  • mdl_churn_vs_relationship este modelul de regresie logistică ajustat al variabilei has_churned față de time_since_first_purchase.
  • explanatory_data este un DataFrame cu valorile explicative.

Instrucțiuni 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Creează un DataFrame numit prediction_data, adăugând coloana has_churned la explanatory_data.
  • În coloana has_churned, stochează predicțiile probabilității de renunțare la serviciu: folosește modelul mdl_churn_vs_relationship și datele explicative explanatory_data.
  • Afișează primele cinci rânduri din DataFrame-ul cu predicții.