Lojistik regresyon modelini kullanma

Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş

Nele Verbiest, Ph.D

Data Scientist @PythonPredictions

Lojistik regresyon fonksiyonu

0.545 * gender_F 
+ 0.021 * age 
-0.001 * time_since_last_gift 
-3.39
  • Kadın (gender_F=1)
  • yaş 72
  • son bağıştan bu yana 120 gün
0.545 * 1 
+ 0.021 * 72 
-0.001 * 120 
-3.39 
= -1.45

$\frac{1}{1+e^{-(-1.45)}} = 0.19$

Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş

Python'da tahmin yapmak

  • Kadın (gender_F=1)
  • Yaş 72
  • Son bağıştan bu yana 120 gün
logreg.predict_proba([1, 72, 120])

array([[ 0.8204144,  0.1795856]])
Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş

Python'da tahmin yapmak

new_data = current_data[["gender_F","age","time_since_last_gift"]]

predictions = logreg.predict_proba(new_data)
Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş

Hadi pratik yapalım!

Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş

Preparing Video For Download...