Прогнозування в logistic regression
Як і в лінійній регресії, сила logistic regression у тому, що з нею можна робити прогнози. Пройдімо ще раз увесь шлях прогнозування!
churn і mdl_churn_vs_both_inter доступні; itertools.product завантажено.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень регресії зі statsmodels у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create time_since_first_purchase
time_since_first_purchase = ____
# Create time_since_last_purchase
time_since_last_purchase = ____
# Create p as all combinations of values of time_since_first_purchase and time_since_last_purchase
p = ____
# Transform p to a DataFrame and name the columns
explanatory_data = ____
# Print the result
print(explanatory_data)