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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

Predictive Analytics mit vernetzten Daten in R

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Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Make firstModel
firstModel <- glm(___ ~ degree + degree2 + triangles + betweenness + closeness + transitivity, family = ___, data = training_set)
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