or
Это упражнение является частью курса
В этой главе вы познакомитесь с основами логистической регрессии: как предсказать бинарный целевой признак с помощью непрерывных переменных, как интерпретировать эту модель и как применять её для получения прогнозов на новых примерах.
В этой главе вы узнаете, почему отбор переменных так важен для построения полезной модели. Вы также научитесь реализовывать пошаговый прямой отбор переменных для логистической регрессии и принимать решение о том, сколько переменных включить в итоговую модель.
Теперь, когда вы умеете строить хорошую модель, важно убедить заинтересованные стороны в её ценности с помощью наглядных графиков. Вы научитесь строить и интерпретировать кривую накопленного прироста и кривую подъёма.
В бизнес-контексте нередко важно объяснить логику построенной модели. Если модель и её переменные не поддаются интерпретации, она, скорее всего, не будет применяться на практике. В этой главе вы научитесь объяснять взаимосвязь между переменными модели и целевым признаком с помощью графиков анализа предикторов.
Текущее упражнение