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

Python ile statsmodels kullanarak Regresyona Giriş

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

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

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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