BaşlayınÜcretsiz başlayın

logit() ile lojistik regresyon

Lojistik regresyon, statsmodels.formula.api içindeki başka bir fonksiyonu gerektirir: logit(). Bu fonksiyon ols() ile aynı argümanları alır: bir formula ve data argümanı. Daha sonra .fit() kullanarak modeli verilere uydurursun.

Burada, bir müşteriyle ilişkinin uzunluğunun terk etme durumunu (churn) nasıl etkilediğini modelleyeceksin.

churn hazır durumda.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile statsmodels kullanarak Regresyona Giriş

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • statsmodels.formula.api içinden logit() fonksiyonunu içe aktar.
  • churn veri kümesini kullanarak has_churned'ı time_since_first_purchase'a karşı lojistik regresyonla modelle. Sonucu mdl_churn_vs_relationship değişkenine ata.
  • Uydurulan modelin parametrelerini yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import logit
____

# Fit a logistic regression of churn vs. length of relationship using the churn dataset
mdl_churn_vs_relationship = ____

# Print the parameters of the fitted model
print(____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır