Crea tu primer modelo de regresión logística

En el vídeo, construimos un modelo simple de regresión logística usando emp_age para predecir turnover. En este ejercicio, crearás un modelo similar para predecir turnover usando percent_hike.

Además, como se comentó en el vídeo, eliminamos las siguientes columnas del conjunto de datos:

emp_id, mgr_id
date_of_joining, last_working_date, cutoff_date
mgr_age, emp_age
median_compensation,department
status

Este nuevo conjunto de datos está disponible en train_set_multi.

Este ejercicio forma parte del curso

Analítica de RR. HH.: Predicción de la rotación de empleados en R

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Instrucciones del ejercicio

Crea un modelo simple de regresión logística para predecir turnover usando percent_hike.
Imprime el resumen de este modelo.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Build a simple logistic regression model
simple_log <- ___(___, 
                  family = "binomial", data = train_set_multi)

# Print summary
___(simple_log)

Editar y ejecutar código