Logistická regrese se 2 vysvětlujícími proměnnými
Pro zahrnutí více vysvětlujících proměnných do modelů logistické regrese se používá stejná syntaxe jako u lineární regrese. Jediná změna je stejná jako v jednoduchém případě: spustíš zobecněný lineární model s binomickým typem chyby.
Zde sestavíš model stavu odchodu zákazníka (churn) s oběma vysvětlujícími proměnnými z datové sady: délkou zákaznického vztahu a dobou od posledního nákupu.
K dispozici máš datovou sadu churn.
Toto cvičení je součástí kurzu
Intermediate Regression in R
Pokyny k cvičení
- Sestav logistickou regresi stavu odchodu zákazníka,
has_churned, v závislosti na délce zákaznického vztahu,time_since_first_purchase, a době od posledního nákupu,time_since_last_purchase, včetně interakce mezi vysvětlujícími proměnnými.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Fit a logistic regression of churn status vs. length of relationship, recency, and an interaction
mdl_churn_vs_both_inter <- ___
# See the result
mdl_churn_vs_both_inter