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 en s’y référant selon la spécification du modèle.
Une entreprise a collecté des données sur le fait que des personnes ont cliqué sur une publicité, Click, et souhaite étudier le temps passé sur le site, TimeSearching, en lien avec le clic sur la publicité. Vous avez ajusté une régression logistique et déterminé que le modèle s’ajuste bien en ignorant les groupes. L’entreprise veut connaître la probabilité que la publicité soit cliquée lorsqu’on passe 52 minutes sur le site.
Le jeu de données webdata et le modèle de régression logistique logmodel ont été chargés pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Tests A/B en R
Instructions
- Stockez la donnée à prédire, 52 minutes, en reprenant le même nom que la colonne d’origine, puis stockez cet objet dans un data frame nommé
timepredict. - Déterminez la probabilité que la publicité 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 cet exemple de code.
# Store the data to predict
___
timepredict <- data.frame(___)
# Determine the likelihood of an ad being clicked
predict(___, newdata = ___, type = ___)