เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การดึงค่าพารามิเตอร์ของ Logistic Regression

ในแบบฝึกหัดนี้จะได้ฝึกดึงค่าพารามิเตอร์สำคัญของโมเดล Logistic Regression โมเดลนี้มีพารามิเตอร์อื่นอีกหลายตัวที่ไม่ได้กล่าวถึงในที่นี้ แต่สามารถศึกษาเพิ่มเติมได้ที่เอกสารประกอบของ scikit-learn.org ในหัวข้อ 'Attributes' ของโมดูล LogisticRegression()

พารามิเตอร์นี้มีความสำคัญในการทำความเข้าใจทิศทางและขนาดของผลกระทบที่ตัวแปรต่าง ๆ มีต่อตัวแปรเป้าหมาย

ในแบบฝึกหัดนี้จะดึงค่า coefficient (ซึ่งอยู่ใน attribute coef_) นำมาจับคู่กับชื่อคอลัมน์เดิม แล้วดูว่าตัวแปรใดมีผลเชิงบวกมากที่สุดต่อตัวแปรเป้าหมาย

สิ่งที่มีให้ใช้งาน:

  • โมเดล Logistic Regression ชื่อ log_reg_clf
  • DataFrame ชื่อ X_train

sklearn และ pandas ได้ถูก import ไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การปรับ Hyperparameter ใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง list ของชื่อคอลัมน์เดิมที่ใช้ใน DataFrame สำหรับการฝึกโมเดล
  • ดึงค่า coefficient จาก estimator ของ Logistic Regression
  • สร้าง DataFrame ที่ประกอบด้วยค่า coefficient และชื่อตัวแปร แล้วแสดงผล
  • แสดง 3 ตัวแปรที่มีค่า coefficient เชิงบวกสูงสุด

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Create a list of original variable names from the training DataFrame
original_variables = ____

# Extract the coefficients of the logistic regression estimator
model_coefficients = ____.____[____]

# Create a dataframe of the variables and coefficients & print it out
coefficient_df = pd.DataFrame({"Variable" : ____, "Coefficient": ____})
print(coefficient_df)

# Print out the top 3 positive variables
top_three_df = coefficient_df.sort_values(by=____, axis=0, ascending=____)[0:____]
print(top_three_df)
แก้ไขและรันโค้ด