1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình hóa Rủi ro Tín dụng bằng Python
Connected

Bài tập

Thay đổi hệ số

Với hiểu biết về các hệ số của mô hình LogisticRegression(), hãy xem kỹ hơn để thấy chúng thay đổi thế nào tùy theo các cột được dùng để huấn luyện. Liệu các hệ số theo cột có thay đổi giữa các mô hình không?

Bạn sẽ .fit() hai mô hình LogisticRegression() khác nhau trên hai nhóm cột khác nhau để kiểm tra. Bạn cũng nên cân nhắc tác động tiềm ẩn lên xác suất vỡ nợ (probability of default).

Bộ dữ liệu cr_loan_clean đã được nạp sẵn vào môi trường làm việc cùng với các tập huấn luyện X1_train, X2_train, và y_train.

Hướng dẫn

100 XP
  • Kiểm tra 5 hàng đầu tiên của cả hai tập huấn luyện X.
  • Huấn luyện một mô hình logistic regression, đặt tên clf_logistic1, với tập huấn luyện X1.
  • Huấn luyện một mô hình logistic regression, đặt tên clf_logistic2, với tập huấn luyện X2.
  • In ra các hệ số của cả hai mô hình logistic regression.