Model katsayılarını keşfet
Şimdi model performansını farklı bir açıdan ve yalnızca eğitim verisi üzerinde inceleyeceksin. Son derste öğrendiğin gibi, tüm model katsayıları istatistiksel olarak anlamlı değildir ve anlamlılıklarını görmek için model özet tablosuna bakmalıyız. Neyse ki, statsmodels kütüphanesi bu işlevi sağlıyor. Model özet tablosunu yazdırdıktan sonra, katsayının anlamlı olduğundan emin olmak için hangi değişkenlerin p-değerinin 0.05’ten (yani %5’ten) küçük olduğuna bak.
Eğitim özellikleri train_X ve hedef değişken train_Y olarak yüklendi; train_Y bir numpy dizisine dönüştürüldü.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Pazarlama için Machine Learning
Egzersiz talimatları
statsmodels.apimodülünü içe aktar.OLS()fonksiyonunu kullanarak eğitim verisi üzerinde bir model örneği başlat.- Modeli eğit (fit et).
.summary()yöntemini kullanarak model özetini yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import `statsmodels.api` module
import ___.___ as sm
# Initialize model instance on the training data
olsreg = sm.___(train_Y, train_X)
# Fit the model
olsreg = olsreg.___()
# Print model summary
print(olsreg.___())