Katsayıları ve sabit terimi gösterme
Lojistik regresyon modelin hazır olduğunda, modelin mantıklı olup olmadığını görmek için katsayılara bakmak faydalı olabilir.
Eğitilmiş bir lojistik regresyon modeli olan logreg verildiğinde, katsayıları coef_ özniteliğiyle alabilirsin. Katsayıların göründüğü sıralama, değişkenlerin modele verildiği sırayla aynıdır. Sabit terimi intercept_ özniteliğiyle alabilirsin.
Önceki egzersizlerde oluşturduğun lojistik regresyon modeli logreg değişkeni içinde senin için eklendi ve eğitildi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş
Egzersiz talimatları
- Lojistik regresyon modelinin katsayılarını
coeflistesine ata. - Lojistik regresyon modelinin sabit terimini
interceptdeğişkenine ata.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Construct a logistic regression model that predicts the target using age, gender_F and time_since_last gift
predictors = ["age","gender_F","time_since_last_gift"]
X = basetable[predictors]
y = basetable[["target"]]
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)
# Assign the coefficients to a list coef
coef = ____.____
for p,c in zip(predictors,list(coef[0])):
print(p + '\t' + str(c))
# Assign the intercept to the variable intercept
intercept = ____.____
print(intercept)