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  3. 使用 Python 中的 statsmodels 进行回归入门
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道练习

探索解释变量

当响应变量是逻辑型时，所有点都落在 \(y=0\) 和 \(y=1\) 两条线上，这使得不容易看出具体情况。在视频中，直到看到趋势线之前，您并不清楚解释变量在每条线上的分布。对此，可以按响应分组，对解释变量绘制直方图来解决。

您将使用这些直方图来熟悉视频中出现的金融服务流失数据集。

churn 已作为一个 pandas DataFrame 提供。

说明 1/2

undefined XP
  • 1

    在对 churn 数据的 sns.displot() 调用中，将 time_since_last_purchase 绘制为两个直方图，按每个 has_churned 值拆分。

  • 2

    使用 time_since_first_purchase 列重新绘制直方图，按每个 has_churned 值拆分。