Logistische regressie

Introductie tot Predictive Analytics in Python

Nele Verbiest, Ph.D

Data Scientist @PythonPredictions

Logistische regressie: intuïtie

Logistische regressie: de logitfunctie

Uitvoer van $a*age + b$ is een reëel getal
We willen een 0 of 1 voorspellen
De logitfunctie zet $a*age + b$ om naar een kans

Logistische regressie in Python

from sklearn import linear_model

logreg = linear_model.LogisticRegression()

X = basetable[["age"]]

y = basetable[["target"]]

logreg.fit(X,y)

print(logreg.coef_)

[[ 0.02449202]]

print(logreg.intercept_)

[-4.3299131]

Multivariate logistische regressie

Univariaat: $ax + b$

Multivariaat: $a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n + b$

X = basetable[["age","max_gift","income_low"]]

y = basetable[["target"]]

logreg.fit(X,y)

print(logreg.coef_)

[[ 0.0243308   0.03906065 -0.76793773]]

print(logreg.intercept_)

[-8.80643545]

Laten we oefenen!

Introductie tot Predictive Analytics in Python