Logistisches Regressionsmodell
In dieser Übung baust du Churn-Vorhersagemodelle mit logistischer Regression.
Diese Modelle sagen voraus, welche Kundinnen und Kunden künftig abwandern.
Du erstellst drei Modelle mit unterschiedlichen Feature-Sets.
Die Zielvariable heißt Future.
Du baust die Modelle mit dem Trainingsdatensatz training_set und der Funktion glm().
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Predictive Analytics mit vernetzten Daten in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Make firstModel
firstModel <- glm(___ ~ degree + degree2 + triangles + betweenness + closeness + transitivity, family = ___, data = training_set)