बाइनरी प्रेडिक्शन बनाना

पिछले अभ्यास में, आपने दाता व्यवहार का लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाने के लिए glm() फ़ंक्शन का उपयोग किया था. R की कई मशीन लर्निंग विधियों की तरह, आप भविष्य के व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने के लिए मॉडल ऑब्जेक्ट पर predict() फ़ंक्शन लगा सकते हैं. डिफ़ॉल्ट रूप से, predict() तब तक भविष्यवाणियाँ log odds के रूप में देता है जब तक आप type = "response" निर्दिष्ट नहीं करते. यह log odds को probabilities में बदल देता है.

क्योंकि एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल परिणाम की प्रायिकता का अनुमान लगाता है, इसलिए यह तय करना आपके ऊपर है कि किस थ्रेशोल्ड पर यह प्रायिकता कार्रवाई का संकेत देती है. बहुत सतर्क रहने और बहुत आक्रामक होने के बीच संतुलन बनाना चाहिए. उदाहरण के लिए, यदि आप केवल उन लोगों से अनुरोध करें जिनकी डोनेशन प्रायिकता 99% या अधिक है, तो आप कई ऐसे लोगों को खो सकते हैं जिनकी अनुमानित प्रायिकता कम है, लेकिन वे फिर भी दान करने का चुनाव करते हैं. यह संतुलन विशेष रूप से तब महत्वपूर्ण होता है जब परिणाम बहुत असंतुलित हों, जैसे इस डेटासेट में जहाँ डोनेशन अपेक्षाकृत दुर्लभ हैं.

डेटासेट donors और मॉडल donation_model आपके उपयोग के लिए उपलब्ध हैं.