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लॉजिस्टिक प्रायिकताएँ

लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल की प्रिडिक्शंस, मॉडल स्पेसिफिकेशन पर निर्भर करते हुए, समूहों को नज़रअंदाज़ करते हुए या किसी विशेष समूह के लिए, आउटकम 1 मिलने की प्रायिकता देती हैं.

एक कंपनी ने यह डेटा इकट्ठा किया है कि व्यक्तियों ने किसी विज्ञापन पर क्लिक किया या नहीं, Click, और वह यह जानना चाहती है कि साइट पर बिताया गया समय TimeSearching विज्ञापन पर क्लिक करने से कैसे संबंधित है। आपने एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन चलाया और तय किया कि समूहों को नज़रअंदाज़ करने पर मॉडल अच्छा फिट है। कंपनी यह जानने में रुचि रखती है कि अगर साइट पर 52 मिनट बिताए जाएँ, तो विज्ञापन पर क्लिक होने की कितनी संभावना है।

webdata डेटासेट और logmodel लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल आपके लिए लोड कर दिए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में A/B Testing

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • प्रिडिक्ट करने के लिए डेटा (52 मिनट) को मूल डेटा कॉलम के समान नामकरण स्कीम के साथ स्टोर करें, और फिर इस ऑब्जेक्ट को timepredict नाम के डेटा फ्रेम में रखें.
  • मॉडल logmodel और नए timepredict डेटा का उपयोग करके यह निर्धारित करें कि अगर साइट पर 52 मिनट बिताए जाएँ तो विज्ञापन पर क्लिक होने की कितनी संभावना है.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Store the data to predict
___
timepredict <- data.frame(___)

# Determine the likelihood of an ad being clicked
predict(___, newdata = ___, type = ___)
कोड संपादित करें और चलाएँ