Ajuster une régression logistique multiple
Dans la vidéo, vous avez appris à ajuster une régression avec deux variables prédictives différentes. Dans cet exercice, vous allez construire le modèle dont nous avons parlé. La distance parcourue par une personne qui se déplace pourrait influencer la probabilité qu'elle prenne l'autobus. De même, le nombre de jours où elle se rend au travail pourrait aussi jouer un rôle dans la probabilité qu'elle prenne l'autobus. Avec ce modèle, nous examinerons comment ces variables peuvent servir à prédire la probabilité qu'une personne prenne l'autobus.
Cette activité fait partie du cours
Modèles linéaires généralisés (GLM) en R
Instructions de l’exercice
- Construisez une régression logistique en utilisant le tableau de données
bus. Enregistrez le résultat sousbus_both. - Prédisez si une personne prend l'
Busen fonction deCommuteDayset deMilesOneWay. Assurez-vous d'utiliser les variables dans cet ordre dans la formule. - Appliquez
summary()àbus_both.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Build a logistic regression with Bus predicted by CommuteDays and MilesOneWay
___
# Look at the summary of the output
___