अंतिम लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाना
हमने अत्यधिक कोलिनियर वैरिएबल्स (level और compensation) को हटाकर train_set_final बनाया है। अब आपकी बारी है कि आप इसी डेटासेट का उपयोग करके अंतिम लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएँ। यह मॉडल सभी कर्मचारियों के टर्नओवर की संभावना का अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किया जाएगा।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
HR Analytics: R में Employee Churn की भविष्यवाणी
अभ्यास निर्देश
train_set_finalमें मौजूद सभी स्वतंत्र वैरिएबल्स का उपयोग करकेturnoverकी भविष्यवाणी करने के लिए एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएँ.- इस मॉडल का summary प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Build the final logistic regression model
final_log <- ___(___, family = "binomial",
___)
# Print summary
___