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Finales logistisches Regressionsmodell erstellen

Wir haben die stark kollinearen Variablen (level und compensation) entfernt und so train_set_final erstellt. Jetzt bist du dran: Baue das finale logistische Regressionsmodell mit diesem Datensatz. Dieses Modell wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit der Fluktuation für alle Mitarbeitenden vorherzusagen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

HR Analytics: Mitarbeiterfluktuation in R vorhersagen

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Anleitung zur Übung

  • Baue ein logistisches Regressionsmodell mit allen unabhängigen Variablen in train_set_final, um turnover vorherzusagen.
  • Gib die Zusammenfassung dieses Modells aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Build the final logistic regression model
final_log <- ___(___, family = "binomial", 
                 ___)

# Print summary 
___
Code bearbeiten und ausführen