1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Tinh chỉnh siêu tham số trong Python
Connected

Bài tập

Trích xuất một tham số của Logistic Regression

Bây giờ bạn sẽ thực hành trích xuất một tham số quan trọng của mô hình logistic regression. Logistic regression còn có một vài tham số khác bạn sẽ không khám phá ở đây, nhưng có thể xem lại trong tài liệu scikit-learn.org cho mô-đun LogisticRegression() dưới mục 'Attributes'.

Tham số này quan trọng để hiểu chiều hướng và độ lớn ảnh hưởng của các biến lên biến mục tiêu.

Trong bài này, chúng ta sẽ trích xuất tham số hệ số (nằm trong thuộc tính coef_), ghép nó với tên cột gốc, và xem biến nào có tác động dương lớn nhất lên biến mục tiêu.

Bạn có sẵn:

  • Một đối tượng mô hình logistic regression tên log_reg_clf
  • DataFrame X_train

sklearn và pandas đã được nhập cho bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Tạo danh sách tên cột gốc được dùng trong DataFrame huấn luyện.
  • Trích xuất các hệ số của bộ ước lượng logistic regression.
  • Tạo một DataFrame gồm hệ số và tên biến rồi xem nó.
  • In ra 3 biến 'dương' hàng đầu dựa trên độ lớn của hệ số.