Bây giờ bạn sẽ tinh chỉnh tham số C cho L1 regularization để tìm giá trị giúp giảm độ phức tạp mô hình mà vẫn duy trì các chỉ số hiệu năng tốt. Bạn sẽ chạy một vòng lặp for qua các giá trị C khả dĩ, xây dựng các mô hình logistic regression tương ứng và tính các chỉ số hiệu năng.

Một list C đã được tạo với các giá trị khả dĩ. Mảng l1_metrics được tạo với 3 cột: cột đầu là các giá trị C, hai cột sau là chỗ giữ chỗ cho số lượng hệ số khác 0 và điểm recall của mô hình. Các đặc trưng đã được chuẩn hóa và biến mục tiêu đã được nạp thành train_X, train_Y cho huấn luyện, và test_X, test_Y cho kiểm tra.

Cả numpy và pandas đã được nạp lần lượt là np và pd, cùng với hàm recall_score từ sklearn.

Xác định và diễn giải các yếu tố dẫn đến churn

Create Your Free Account