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Entraînement du modèle

Vous allez maintenant estimer un modèle logistique de réponse sur train.data. Vous utiliserez donc les variables prédictives retenues après la sélection de modèles pour expliquer les probabilités d'achat de HOPPINESS. Examinez train.model et comparez les résultats au modèle ajusté précédemment, extended.model, à l'aide de la fonction margins().

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Créer des modèles de réponse dans R

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Instructions de l’exercice

  • Estimez un modèle logistique de réponse sur train.data. Expliquez HOPPINESS par price.ratio, FEAT.HOP et FEATDISPL.HOP. Utilisez la fonction glm() avec l'argument family à binomial et assignez le résultat à un objet nommé train.model.
  • Examinez l'objet train.model à l'aide de la fonction margins().
  • Examinez l'objet extended.model à l'aide de la fonction margins().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Fit the logistic response model to train.data
___ <- glm(___, family = binomial, data = ___)

# Investigate the train.model
___

# Investigate the extended.model
___
Modifier et exécuter le code