Dự đoán bằng hồi quy logistic
Cũng như hồi quy tuyến tính, điểm thú vị của hồi quy logistic là bạn có thể đưa ra dự đoán. Hãy cùng đi qua quy trình dự đoán thêm một lần nữa!
churn và mdl_churn_vs_both_inter đã có sẵn; itertools.product đã được nạp.
Bài tập này là một phần của khóa học
Hồi quy trung cấp với statsmodels trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)