Sestav svůj první model logistické regrese

Ve videu jsme sestavili jednoduchý model logistické regrese, který pomocí emp_age předpovídá turnover. V tomto cvičení sestavíš podobný model pro předpověď turnover s využitím percent_hike.

Jak bylo zmíněno ve videu, z datasetu jsme odstranili následující sloupce:

emp_id, mgr_id
date_of_joining, last_working_date, cutoff_date
mgr_age, emp_age
median_compensation,department
status

Tento upravený dataset je dostupný v train_set_multi.

Toto cvičení je součástí kurzu

HR Analytics: Predicting Employee Churn in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Sestav jednoduchý model logistické regrese pro předpověď turnover pomocí percent_hike.
Vypiš souhrn tohoto modelu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Build a simple logistic regression model
simple_log <- ___(___, 
                  family = "binomial", data = train_set_multi)

# Print summary
___(simple_log)

Upravit a spustit kód