開始使用免費開始

擷取邏輯斯迴歸的參數

現在你要練習從邏輯斯迴歸模型中擷取一個重要的參數。邏輯斯迴歸還有其他參數，這裡不會探討，不過你可以在 scikit-learn.org 的 LogisticRegression() 模組文件下的「Attributes」查看。

這個參數有助於理解各變數對目標的影響方向與影響幅度。

在本練習中，我們會擷取係數參數（位於 coef_ 屬性），再把它與原始欄名配對，看看哪些變數對目標變數有最大幅度的正向影響。

你將可使用：

  • 名為 log_reg_clf 的邏輯斯迴歸模型物件
  • X_train DataFrame

sklearn 與 pandas 已為你匯入。

本練習屬於課程

Python 超參數調校

檢視課程

練習說明

  • 建立訓練用 DataFrame 的原始欄名清單。
  • 擷取邏輯斯迴歸估計器的係數。
  • 建立包含係數與變數名稱的 DataFrame，並檢視它。
  • 依係數大小輸出前 3 個「正向」變數。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Create a list of original variable names from the training DataFrame
original_variables = ____

# Extract the coefficients of the logistic regression estimator
model_coefficients = ____.____[____]

# Create a dataframe of the variables and coefficients & print it out
coefficient_df = pd.DataFrame({"Variable" : ____, "Coefficient": ____})
print(coefficient_df)

# Print out the top 3 positive variables
top_three_df = coefficient_df.sort_values(by=____, axis=0, ascending=____)[0:____]
print(top_three_df)
編輯並執行程式碼