Логістична регресія з двома пояснювальними змінними

Логістична регресія так само підтримує кілька пояснювальних змінних. Щоб додати кілька пояснювальних змінних у моделі логістичної регресії, використовуйте ту саму синтаксичну форму, що й для лінійних регресій.

Тут ви побудуєте модель статусу відтоку з обома пояснювальними змінними з набору даних: тривалістю відносин із клієнтом і давністю останньої покупки, а також їхньою взаємодією.

churn доступний.

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень регресії зі statsmodels у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте функцію logit() з statsmodels.formula.api.
Побудуйте логістичну регресію статусу відтоку has_churned від тривалості відносин із клієнтом time_since_first_purchase, давності останньої покупки time_since_last_purchase та взаємодії між пояснювальними змінними.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import logit
____

# Fit a logistic regression of churn status vs. length of relationship, recency, and an interaction
mdl_churn_vs_both_inter = ____

# Print the coefficients
print(mdl_churn_vs_both_inter.params)

Редагувати та запускати код