Изучение объясняющих переменных
Когда переменная отклика является логической, все точки лежат на прямых \(y=0\) и \(y=1\), и увидеть происходящее довольно сложно. Как вы могли заметить в видео, до появления линии тренда было неочевидно, как объясняющая переменная распределена вдоль каждой прямой. Решить эту проблему поможет гистограмма объясняющей переменной, сгруппированная по значениям переменной отклика.
Вы воспользуетесь такими гистограммами, чтобы изучить набор данных об оттоке клиентов финансовых услуг, рассмотренный в видео.
churn доступен в виде DataFrame библиотеки pandas.
Это упражнение является частью курса
Введение в регрессию с statsmodels на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create the histograms of time_since_last_purchase split by has_churned
sns.____(____)
plt.show()