Зміна коефіцієнтів

Розуміючи, як працюють коефіцієнти моделі LogisticRegression(), розгляньте їх уважніше й подивіться, як вони змінюються залежно від того, які стовпці використано для навчання. Чи зміняться коефіцієнти стовпців від моделі до моделі?

Вам слід виконати .fit() для двох різних моделей LogisticRegression() на різних групах стовпців, щоб це перевірити. Також продумайте, який може бути потенційний вплив на ймовірність дефолту.

Набір даних cr_loan_clean уже завантажено в робочий простір разом із тренувальними вибірками X1_train, X2_train та y_train.

Ця вправа є частиною курсу

Моделювання кредитного ризику в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Перевірте перші п'ять рядків обох тренувальних наборів X.
Навчіть модель логістичної регресії з ім'ям clf_logistic1 на тренувальному наборі X1.
Навчіть модель логістичної регресії з ім'ям clf_logistic2 на тренувальному наборі X2.
Виведіть коефіцієнти для обох моделей логістичної регресії.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Print the first five rows of each training set
print(____.____())
print(____.____())

# Create and train a model on the first training data
____ = ____(solver='lbfgs').____(____, np.ravel(y_train))

# Create and train a model on the second training data
____ = ____(solver='lbfgs').____(____, np.ravel(y_train))

# Print the coefficients of each model
print(____.____)
print(____.____)

Редагувати та запускати код