Construire le modèle final de régression logistique
Nous avons supprimé les variables fortement colinéaires (level et compensation) pour créer train_set_final. À vous maintenant de construire le modèle final de régression logistique à partir de ce jeu de données. Ce modèle servira à prédire la probabilité de turnover pour l’ensemble des employés.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Analytique RH : prédire l’attrition des employés en R</cours>Instructions de l’exercice
- Construisez un modèle de régression logistique en utilisant toutes les variables indépendantes de
train_set_finalpour prédireturnover. - Affichez le résumé de ce modèle.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Build the final logistic regression model
final_log <- ___(___, family = "binomial",
___)
# Print summary
___