Просмотр коэффициентов и свободного члена
После того как модель логистической регрессии готова, полезно изучить её коэффициенты — это поможет понять, насколько она соответствует ожиданиям.
Для обученной модели логистической регрессии logreg коэффициенты можно получить с помощью атрибута coef_. Порядок коэффициентов соответствует порядку, в котором переменные передавались в модель. Свободный член (интерсепт) доступен через атрибут intercept_.
Модель логистической регрессии, построенная в предыдущих упражнениях, уже обучена и сохранена в переменной logreg.
Это упражнение является частью курса
Введение в предиктивную аналитику на Python
Инструкции к упражнению
- Присвойте коэффициенты модели логистической регрессии списку
coef. - Присвойте свободный член (интерсепт) модели логистической регрессии переменной
intercept.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Construct a logistic regression model that predicts the target using age, gender_F and time_since_last gift
predictors = ["age","gender_F","time_since_last_gift"]
X = basetable[predictors]
y = basetable[["target"]]
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)
# Assign the coefficients to a list coef
coef = ____.____
for p,c in zip(predictors,list(coef[0])):
print(p + '\t' + str(c))
# Assign the intercept to the variable intercept
intercept = ____.____
print(intercept)