1. Apprendre
    2. /
  2. Cours
    3. /
  3. Introduction à la régression en R
Connected

Exercice

Régression logistique avec glm()

La régression linéaire et la régression logistique sont des cas particuliers d'un type de modèles plus général appelé modèles linéaires généralisés (GLM). Une régression linéaire suppose que les résidus suivent une distribution gaussienne (normale). À l'inverse, une régression logistique suppose que les résidus suivent une distribution binomiale.

Ici, vous modéliserez comment la durée de la relation avec un client influence l'attrition.

churn est disponible.

Instructions

100 XP
  • Ajustez une régression logistique de has_churned en fonction de time_since_first_purchase à l'aide du jeu de données churn. Assignez le résultat à mdl_churn_vs_relationship.