Sử dụng các tập biến khác nhau
Việc thêm nhiều biến, tức là tăng độ phức tạp cho mô hình hồi quy logistic, không tự động tạo ra mô hình chính xác hơn. Trong bài tập này, bạn sẽ kiểm chứng liệu việc thêm 3 biến vào mô hình có giúp mô hình chính xác hơn hay không.
variables_1 và variables_2 đã có sẵn trong môi trường của bạn: bạn có thể in chúng ra bảng điều khiển để xem chúng trông như thế nào.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Phân tích Dự đoán với Python
Hướng dẫn bài tập
- Huấn luyện mô hình
logregbằngvariables_2, trong đó có thêm 3 biến so vớivariables_1. - Tạo dự đoán cho mô hình này.
- Tính AUC của mô hình này.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create appropriate DataFrames
X_1 = basetable[variables_1]
X_2 = basetable[variables_2]
y = basetable[["target"]]
# Create the logistic regression model
logreg = linear_model.LogisticRegression()
# Make predictions using the first set of variables and assign the AUC to auc_1
logreg.fit(X_1, y)
predictions_1 = logreg.predict_proba(X_1)[:,1]
auc_1 = roc_auc_score(y, predictions_1)
# Make predictions using the second set of variables and assign the AUC to auc_2
logreg.____(____, ____)
predictions_2 = ____.____(____)[____,____]
auc_2 = ____(____, ____)
# Print auc_1 and auc_2
print(round(auc_1,2))
print(round(auc_2,2))