Nu ska du finjustera parametern C för L1-regularisering för att hitta det värde som minskar modellens komplexitet utan att försämra prestandan alltför mycket. Du kör en for-slinga genom möjliga C-värden och bygger en logistisk regressionsmodell för varje värde, samt beräknar prestandamått.

En lista C med möjliga värden har skapats åt dig. Arrayen l1_metrics är uppbyggd med 3 kolumner: den första innehåller C-värdena och de två övriga är platshållare för antalet nollskilda koefficienter respektive modellens recall-värde. De skalade särdragen och målvariablerna är inlästa som train_X och train_Y för träning, samt test_X och test_Y för testning.

Både numpy och pandas är inlästa som np och pd, liksom funktionen recall_score från sklearn.

Identifiera och tolka drivkrafter bakom churn

Create Your Free Account