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
<Kurs>HR Analytics: Mitarbeiterfluktuation in R vorhersagen</Kurs>Übungsanweisungen
- Baue ein logistisches Regressionsmodell mit allen unabhängigen Variablen in
train_set_final, umturnovervorherzusagen. - Gib die Zusammenfassung dieses Modells aus.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Build the final logistic regression model
final_log <- ___(___, family = "binomial",
___)
# Print summary
___