Logistická regrese s glm()

Lineární i logistická regrese jsou speciálními případy širší skupiny modelů zvané zobecněné lineární modely ("GLMs"). Lineární regrese předpokládá, že rezidua mají Gaussovo (normální) rozdělení. Naproti tomu logistická regrese počítá s tím, že rezidua mají binomické rozdělení.

Zde budeš modelovat, jak délka vztahu se zákazníkem ovlivňuje pravděpodobnost odchodu.

Dataset churn je k dispozici.

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do regrese v R

Pokyny k cvičení

Natrénuj logistickou regresi has_churned versus time_since_first_purchase na datasetu churn. Výsledek ulož do proměnné mdl_churn_vs_relationship.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Fit a logistic regression of churn vs. length of relationship using the churn dataset
mdl_churn_vs_relationship <- ___





# See the result
mdl_churn_vs_relationship

Upravit a spustit kód

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do regrese v R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Začněte kurz zdarma

Naučíš se základy tohoto oblíbeného statistického modelu – co je regrese a jak se liší lineární a logistická regrese. Pak se zaměříš na sestavování jednoduchých lineárních regresních modelů s numerickými i kategorickými vysvětlujícími proměnnými a na popis vztahu mezi závislou a vysvětlujícími proměnnými pomocí koeficientů modelu.

Exercise 1: Příběh dvou proměnných Exercise 2: Která proměnná je závislá (responzní)?Exercise 3: Vizualizace dvou proměnných Exercise 4: Fitování lineární regrese Exercise 5: Odhadni průsečík s osou y Exercise 6: Odhadni sklon přímky Exercise 7: Lineární regrese s lm()Exercise 8: Kategorické vysvětlující proměnné Exercise 9: Vizualizace numerické vs. kategorické proměnné Exercise 10: Výpočet průměrů podle kategorie Exercise 11: lm() s kategoriální vysvětlující proměnnou

V této kapitole zjistíš, jak využívat lineární regresní modely k předpovídání cen nemovitostí na Tchaj-wanu a počtu kliknutí na reklamy na Facebooku. Prohloubíš si také znalosti regrese, když si prakticky vyzkoušíš práci s objekty modelu, pochopíš koncept „regrese k průměru" a naučíš se transformovat proměnné v datasetu.

Exercise 1: Tvorba předpovědí Exercise 2: Předpovídání cen nemovitostí Exercise 3: Vizualizace předpovědí Exercise 4: Limity předpovídání Exercise 5: Práce s objekty modelu Exercise 6: Extrahování prvků modelu Exercise 7: Ruční předpověď cen nemovitostí Exercise 8: Použití balíčku broom Exercise 9: Regrese k průměru Exercise 10: Home run!Exercise 11: Vykreslení po sobě jdoucích výnosů portfolia Exercise 12: Modelování po sobě jdoucích výnosů Exercise 13: Transformace proměnných Exercise 14: Transformace vysvětlující proměnné Exercise 15: Transformace cílové proměnné

V této kapitole se naučíš klást modelu správné otázky pro hodnocení jeho kvality. Zjistíš, jak kvantifikovat, jak dobře lineární regresní model odpovídá datům, jak pomocí vizualizací diagnostikovat problémy modelu a jak chápat vliv a páku jednotlivých pozorování použitých při jeho sestavení.

Exercise 1: Kvantifikace kvality modelu Exercise 2: Koeficient determinace Exercise 3: Reziduální standardní chyba Exercise 4: Vizualizace kvality modelu Exercise 5: Rezidua vs. vyrovnané hodnoty Exercise 6: Q-Q graf reziduí Exercise 7: Scale-location Exercise 8: Vykreslování diagnostických grafů Exercise 9: Odlehlé hodnoty, páka a vliv Exercise 10: Leverage Exercise 11: Vliv Exercise 12: Extrakce leverage a vlivu

Naučíš se sestavovat modely logistické regrese. Na reálných datech budeš předpovídat pravděpodobnost, že zákazník zruší svůj bankovní účet, a to ve formě pravděpodobností úspěchu i poměrů šancí. Výkon modelu pak budeš hodnotit pomocí matic záměn.

Exercise 1: Proč potřebuješ logistickou regresi Exercise 2: Prozkoumání vysvětlujících proměnných Exercise 3: Vizualizace lineárních a logistických modelů Exercise 4: Logistická regrese s glm()

Aktuální cvičení

Exercise 5: Predikce a poměry šancí Exercise 6: Pravděpodobnosti Exercise 7: Nejpravděpodobnější výsledek Exercise 8: Poměr šancí Exercise 9: Logaritmus poměru šancí Exercise 10: Kvantifikace kvality logistické regrese Exercise 11: Výpočet matice záměn Exercise 12: Měření výkonu logistického modelu Exercise 13: Přesnost, senzitivita, specificita Exercise 14: Gratulujeme!