Візуалізація лінійних і логістичних моделей
Як і для лінійної регресії, regplot() намалює передбачення моделі для логістичної регресії, і вам не доведеться писати код моделі самостійно. Щоб побачити, як відрізняються передбачення лінійної та логістичної регресій, спробуйте намалювати обидві трендові лінії поруч. Спойлер: ви маєте побачити лінійний (пряму лінію) тренд для лінійної моделі та логістичний (S-подібний) тренд для логістичної моделі.
churn доступний.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до Regression зі statsmodels у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Draw a linear regression trend line and a scatter plot of time_since_first_purchase vs. has_churned
sns.regplot(____,
line_kws={"color": "red"})
plt.show()