Introduzione alla Predictive Analytics in Python

In questo capitolo capirai perché la selezione delle variabili è cruciale per costruire un modello utile. Imparerai anche a implementare la selezione delle variabili in avanti per la regressione logistica e come decidere il numero di variabili da includere nel modello finale.

Ora che sai costruire un buon modello, dovresti convincere gli stakeholder a usarlo creando i grafici appropriati. Imparerai a costruire e interpretare la curva dei guadagni cumulati e il grafico del lift.

Nel contesto business, è spesso importante spiegare l’intuizione alla base del modello che hai costruito. Infatti, se il modello e le sue variabili non risultano sensati, potrebbe non essere adottato. In questo capitolo imparerai a spiegare la relazione tra le variabili del modello e il target attraverso i grafici di insight dei predittori.