1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Hồi quy trung cấp với statsmodels trong Python
Connected

Bài tập

Hồi quy logistic với hai biến giải thích

Hồi quy logistic cũng hỗ trợ nhiều biến giải thích. Để đưa nhiều biến giải thích vào mô hình hồi quy logistic, cú pháp giống hệt như với hồi quy tuyến tính.

Ở đây bạn sẽ khớp một mô hình cho trạng thái rời bỏ (churn) với cả hai biến giải thích từ bộ dữ liệu: độ dài mối quan hệ với khách hàng và độ gần của lần mua gần nhất, cùng với tương tác giữa chúng.

churn đã được cung cấp.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import hàm logit() từ statsmodels.formula.api.
  • Khớp một mô hình hồi quy logistic cho trạng thái rời bỏ, has_churned, theo độ dài mối quan hệ với khách hàng, time_since_first_purchase, và độ gần của lần mua, time_since_last_purchase, cùng với một tương tác giữa các biến giải thích.