Logistisk regression

Introduktion till prediktiv analys i Python

Nele Verbiest, Ph.D

Data Scientist @PythonPredictions

Logistisk regression: intuition

Logistisk regression: logitfunktionen

Utdata från $a*age + b$ är ett reellt tal
Vi vill förutsäga 0 eller 1
Logitfunktionen omvandlar $a*age + b$ till en sannolikhet

Logistisk regression i 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]

Multivariat logistisk regression

Univariat: $ax + b$

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

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]

Nu kör vi en övning!

Introduktion till prediktiv analys i Python