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提取 Logistic Regression 的参数

现在，您将练习提取逻辑回归模型中的一个重要参数。逻辑回归还有一些其他参数，此处不展开，您可以在 scikit-learn.org 上 LogisticRegression() 模块的 "Attributes" 中查看。

这个参数有助于理解各变量对目标的影响方向和影响力度。

在本练习中，我们将提取系数参数（位于 coef_ 属性），把它与原始列名配对，然后查看哪些变量对目标变量具有最大的正向影响。

您将可以使用：

  • 名为 log_reg_clf 的逻辑回归模型对象
  • X_train DataFrame

已为您导入 sklearn 和 pandas。

本练习是课程的一部分

Python 中的超参数调优

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练习说明

  • 创建训练用 DataFrame 的原始列名列表。
  • 提取逻辑回归估计器的系数。
  • 创建包含系数与变量名的 DataFrame，并查看它。
  • 根据系数大小打印出正向影响最大的 3 个变量。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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)
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