सरल logistic regression मॉडल बनाना
donors डेटासेट में 93,462 ऐसे लोगों के उदाहरण हैं जिन्हें लकवाग्रस्त सैन्य वेटरन्स के लिए फंडरेज़िंग अपील मेल की गई थी। अगर व्यक्ति ने मेलिंग के जवाब में दान किया, तो donated कॉलम 1 है, अन्यथा 0। यह द्विआधारी परिणाम logistic regression मॉडल के लिए dependent वैरिएबल होगा.
बाकी कॉलम संभावित दाताओं की वे विशेषताएँ हैं जो उनके दान-व्यवहार को प्रभावित कर सकती हैं। ये मॉडल के independent variables हैं.
Regression मॉडल बनाते समय, यह सोचना उपयोगी होता है कि कौन से independent variables dependent variable की अच्छी भविष्यवाणी करेंगे। bad_address कॉलम, जो अवैध मेलिंग पते के लिए 1 और अन्यथा 0 है, दान की संभावना घटा सकता है। इसी तरह, धार्मिक रुचि (interest_religion) और वेटरन्स मामलों में रुचि (interest_veterans) अधिक परोपकारी दान से जुड़ी हो सकती है.
इस अभ्यास में, आप इन तीन कारकों का उपयोग करके दान-व्यवहार का एक सरल मॉडल बनाएँगे। डेटासेट donors आपके उपयोग के लिए उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Supervised Learning: Classification
अभ्यास निर्देश
str()फंक्शन का उपयोग करकेdonorsदेखें.table()फंक्शन सेdonatedवैरिएबल के प्रत्येक स्तर की गिनती करें.- पहले बताए गए तीन independent variables के साथ फ़ॉर्मूला इंटरफ़ेस का उपयोग करके एक logistic regression 모델 फिट करें।
glm()को पहले आर्ग्युमेंट के रूप में फ़ॉर्मूला औरdataआर्ग्युमेंट के रूप में डेटा फ़्रेम के साथ कॉल करें.- परिणाम को
donation_modelके रूप में सेव करें.
summary()से मॉडल ऑब्जेक्ट का सारांश देखें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Examine the dataset to identify potential independent variables
# Explore the dependent variable
# Build the donation model
donation_model <- glm(___,
data = ___, family = "___")
# Summarize the model results