系数的变化
在理解 LogisticRegression() 模型系数含义的基础上，更仔细地观察当用于训练的列不同时时系数如何改变。不同模型之间，各列的系数会发生变化吗？
请在不同的列分组上分别训练两个 LogisticRegression() 模型以验证，也就是分别对它们调用 .fit()。您还需要思考这种差异可能对违约概率（probability of default）的影响。
数据集 cr_loan_clean 以及训练集 X1_train、X2_train 和 y_train 已加载到工作区。
本练习是课程的一部分
Python 信用风险建模
练习说明
- 查看两个
X训练集各自的前 5 行。 - 使用
X1训练集训练一个名为clf_logistic1的逻辑回归模型。 - 使用
X2训练集训练一个名为clf_logistic2的逻辑回归模型。 - 打印两个逻辑回归模型的系数。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Print the first five rows of each training set
print(____.____())
print(____.____())
# Create and train a model on the first training data
____ = ____(solver='lbfgs').____(____, np.ravel(y_train))
# Create and train a model on the second training data
____ = ____(solver='lbfgs').____(____, np.ravel(y_train))
# Print the coefficients of each model
print(____.____)
print(____.____)