Tests A/B vs. expériences multivariables
L’intérêt d’un test A/B est de ne modifier qu’un seul élément et d’en mesurer l’effet. Nous l’avons vu dans les exemples de la vidéo et les derniers exercices. À l’inverse, une expérience multivariée, comme l’expérience ToothGrowth du chapitre 1, consiste à faire varier plusieurs éléments (et se rapproche d’une expérience à facteurs multiples, abordée plus tôt dans ce chapitre).
Un test multivarié sur Lending Club peut combiner toutes les variables explicatives vues dans ce chapitre. Examinons comment Group, grade et verification_status influencent loan_amnt dans le jeu de données lendingclub_ab.
Cet exercice fait partie du cours
Plan d’expériences en R
Instructions
- Utilisez
lm()pour étudier l’effet des trois variables explicatives surloan_amnt. Enregistrez le résultat dans un objet modèle nommélendingclub_multi. - Examinez
lendingclub_multiavectidy()et tirez vos conclusions.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Build lendingclub_multi
___ <-___(___, ___)
# Examine lendingclub_multi results
___