Issue la plus probable

Quand vous expliquez vos résultats à un public non technique, vous pouvez choisir d'éviter de parler de probabilités et simplement présenter l'issue la plus probable. Autrement dit, plutôt que de dire qu'il y a 60 % de chances qu'un client se désabonne, vous pouvez dire que l'issue la plus probable est que le client se désabonnera. Le compromis : une interprétation plus simple, mais avec moins de nuances.

mdl_churn_vs_relationship, explanatory_data et plt_churn_vs_relationship sont disponibles et dplyr est chargé.

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Introduction à la régression en R

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Update the data frame
prediction_data <- explanatory_data %>% 
  mutate(   
    has_churned = predict(mdl_churn_vs_relationship, explanatory_data, type = "response"),
    # Add the most likely churn outcome
    most_likely_outcome = ___
  )

# See the result
prediction_data

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4.8+

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Vous apprendrez les bases de ce modèle statistique populaire, ce qu'est la régression et en quoi les régressions linéaire et logistique diffèrent. Vous verrez ensuite comment ajuster des modèles de régression linéaire simples avec des variables explicatives numériques et catégorielles, et comment décrire la relation entre la variable réponse et les variables explicatives à l'aide des coefficients du modèle.

Exercise 1: Une histoire de deux variables Exercise 2: Quelle est la variable réponse?Exercise 3: Visualiser deux variables Exercise 4: Ajuster une régression linéaire Exercise 5: Estimer l'ordonnée à l'origine Exercise 6: Estimer la pente Exercise 7: Régression linéaire avec lm()Exercise 8: Variables explicatives catégorielles Exercise 9: Visualiser une variable numérique et une variable catégorielle Exercise 10: Calculer des moyennes par catégorie Exercise 11: lm() avec une variable explicative catégorielle

Dans ce chapitre, vous découvrirez comment utiliser des modèles de régression linéaire pour faire des prédictions sur les prix des maisons à Taïwan et les clics sur des annonces Facebook. Vous approfondirez aussi vos compétences en régression en manipulant des objets de modèle, en comprenant le concept de « régression vers la moyenne » et en apprenant à transformer des variables dans un jeu de données.

Exercise 1: Faire des prédictions Exercise 2: Prédire les prix des maisons Exercise 3: Visualiser les prédictions Exercise 4: Les limites de la prédiction Exercise 5: Travailler avec les objets de modèle Exercise 6: Extraire des éléments du modèle Exercise 7: Prédire manuellement les prix des maisons Exercise 8: Utiliser broom Exercise 9: La régression vers la moyenne Exercise 10: Coup de circuit!Exercise 11: Tracer des rendements consécutifs de portefeuille Exercise 12: Modéliser les rendements consécutifs Exercise 13: Transformer des variables Exercise 14: Transformer la variable explicative Exercise 15: Transformer aussi la variable réponse

Dans ce chapitre, vous apprendrez à interroger votre modèle pour évaluer son ajustement. Vous verrez comment quantifier la qualité d'ajustement d'un modèle de régression linéaire, diagnostiquer des problèmes de modèle à l'aide de visualisations et comprendre l'effet de levier et l'influence de chaque observation utilisée pour créer le modèle.

Exercise 1: Quantifier l'ajustement du modèle Exercise 2: Coefficient de détermination Exercise 3: Erreur standard résiduelle Exercise 4: Visualiser l'ajustement du modèle Exercise 5: Résidus par rapport aux valeurs ajustées Exercise 6: Graphique Q-Q des résidus Exercise 7: Échelle–localisation Exercise 8: Tracer des graphiques diagnostiques Exercise 9: Valeurs aberrantes, levier et influence Exercise 10: Apport d'un point (Leverage)Exercise 11: Influence Exercise 12: Extraction de l'effet de levier et de l'influence

Apprenez à ajuster des modèles de régression logistique. À partir de données réelles, vous prédirez la probabilité qu'une ou un client ferme son compte bancaire sous forme de probabilités de succès et de rapports de cotes, et vous quantifierez la performance du modèle à l'aide de matrices de confusion.

Exercise 1: Pourquoi avez-vous besoin de la régression logistique Exercise 2: Explorer les variables explicatives Exercise 3: Visualiser des modèles linéaires et logistiques Exercise 4: Régression logistique avec glm()Exercise 5: Prédictions et rapports de cotes Exercise 6: Probabilités Exercise 7: Issue la plus probable

Exercice en cours

Exercise 8: Rapport de cotes Exercise 9: Logarithme du rapport de cotes Exercise 10: Quantifier l'ajustement d'une régression logistique Exercise 11: Calcul de la matrice de confusion Exercise 12: Mesurer la performance d'un modèle logistique Exercise 13: Exactitude, sensibilité, spécificité Exercise 14: Félicitations