Probabilités logistiques
Les prédictions d'un modèle de régression logistique donnent la probabilité d'obtenir une issue égale à 1, en ignorant les groupes ou pour un groupe précis selon les spécifications du modèle.
Une entreprise a recueilli des données indiquant si des personnes ont cliqué sur une pub, Click, et souhaite connaître le lien avec le temps passé sur le site, TimeSearching, par rapport au clic sur la pub. Vous avez exécuté une régression logistique et déterminé que le modèle s'ajuste bien lorsqu'on ignore les groupes. L'entreprise veut connaître la probabilité que la pub soit cliquée lorsqu'on passe 52 minutes sur le site.
L'ensemble de données webdata et le modèle de régression logistique logmodel ont été chargés pour vous.
Cette activité fait partie du cours
Tests A/B en R
Instructions de l’exercice
- Enregistrez la donnée à prédire, 52 minutes, en utilisant le même nom de colonne que dans les données originales, puis placez cet objet dans une trame de données nommée
timepredict. - Déterminez la probabilité que la pub soit cliquée si 52 minutes sont passées sur le site en utilisant le modèle
logmodelet la nouvelle donnéetimepredict.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Store the data to predict
___
timepredict <- data.frame(___)
# Determine the likelihood of an ad being clicked
predict(___, newdata = ___, type = ___)