การใช้ชุดตัวแปรที่แตกต่างกัน
การเพิ่มตัวแปรและความซับซ้อนให้กับโมเดล Logistic Regression ไม่ได้หมายความว่าโมเดลจะแม่นยำขึ้นเสมอไป ในแบบฝึกหัดนี้ ลองตรวจสอบว่าการเพิ่มตัวแปร 3 ตัวเข้าไปในโมเดลจะทำให้ผลลัพธ์ดีขึ้นหรือไม่
variables_1 และ variables_2 พร้อมใช้งานในสภาพแวดล้อมของคุณแล้ว สามารถพิมพ์ไปที่ console เพื่อดูรายละเอียดได้
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เบื้องต้นด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- Fit โมเดล
logregโดยใช้variables_2ซึ่งมีตัวแปรเพิ่มขึ้นมา 3 ตัวเมื่อเทียบกับvariables_1 - สร้างการพยากรณ์สำหรับโมเดลนี้
- คำนวณค่า AUC ของโมเดลนี้
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Create appropriate DataFrames
X_1 = basetable[variables_1]
X_2 = basetable[variables_2]
y = basetable[["target"]]
# Create the logistic regression model
logreg = linear_model.LogisticRegression()
# Make predictions using the first set of variables and assign the AUC to auc_1
logreg.fit(X_1, y)
predictions_1 = logreg.predict_proba(X_1)[:,1]
auc_1 = roc_auc_score(y, predictions_1)
# Make predictions using the second set of variables and assign the AUC to auc_2
logreg.____(____, ____)
predictions_2 = ____.____(____)[____,____]
auc_2 = ____(____, ____)
# Print auc_1 and auc_2
print(round(auc_1,2))
print(round(auc_2,2))