Začněte nyníZačněte zdarma

Vizualizace více vysvětlujících proměnných

Logistická regrese také podporuje více vysvětlujících proměnných. Vizualizace přináší podobné komplikace jako v případě lineární regrese: čím více číselných proměnných chceme zobrazit, tím rychleji se graf stává nepřehledným. V tomto cvičení se zaměříme na případ dvou číselných vysvětlujících proměnných – a řešení je v podstatě stejné jako dříve: odpověď (response) odlišíme barvou.

Zdejší proměnná odpovědi nabývá pouze dvou hodnot (nula a jedna). Jakmile ale do grafu přidáme predikované hodnoty, budou všechny ležet mezi nulou a jedničkou. V takovém případě je klíčové rozpoznat, zda jsou předpovědi blíže nule, nebo jedničce. Proto se hodí dvoubarevný gradient s dělicím bodem 0,5: hodnoty nad 0,5 budou mít jednu barvu a hodnoty pod 0,5 barvu druhou.

Dataset churn je k dispozici; ggplot2 je načteno.

Toto cvičení je součástí kurzu

Intermediate Regression in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Z datasetu churn vytvoř graf závislosti aktuálnosti nákupu, time_since_last_purchase, na délce zákaznického vztahu, time_since_first_purchase, s barevným rozlišením podle toho, zda zákazník odešel, has_churned.
  • Přidej vrstvu bodů s průhledností nastavenou na 0.5.
  • Použij dvoubarevný gradient s dělicím bodem 0.5.
  • Použij černo-bílý motiv.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Using churn, plot recency vs. length of relationship colored by churn status
___ +
  # Make it a scatter plot, with transparency 0.5
  ___ +
  # Use a 2-color gradient split at 0.5
  ___ +
  # Use the black and white theme
  ___
Upravit a spustit kód