Визуализация линейной и логистической моделей
Как и в случае с линейной регрессией, функция regplot() построит прогнозы логистической регрессии автоматически — вам не придётся писать код модели самостоятельно. Чтобы наглядно сравнить прогнозы линейной и логистической регрессий, попробуйте отобразить обе линии тренда рядом. Подсказка: линейная модель даст прямую линию, а логистическая — S-образную кривую.
Набор данных churn уже доступен.
Это упражнение является частью курса
Введение в регрессию с statsmodels на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Draw a linear regression trend line and a scatter plot of time_since_first_purchase vs. has_churned
sns.regplot(____,
line_kws={"color": "red"})
plt.show()