Regresi logistik dengan 2 variabel penjelas
Untuk menyertakan beberapa variabel penjelas dalam model regresi logistik, sintaksnya sama seperti pada regresi linear. Satu-satunya perubahan sama seperti pada kasus sederhana: Anda menjalankan model linear tergeneralisasi dengan keluarga galat binomial.
Di sini Anda akan memfitting model status churn dengan kedua variabel penjelas dari himpunan data: lamanya hubungan pelanggan dan kebaruan pembelian.
churn tersedia.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Regresi Tingkat Menengah di R
Petunjuk latihan
- Fitting regresi logistik status churn,
has_churnedterhadap lamanya hubungan pelanggan,time_since_first_purchase, dan kebaruan pembelian,time_since_last_purchase, serta interaksi antara variabel penjelas.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Fit a logistic regression of churn status vs. length of relationship, recency, and an interaction
mdl_churn_vs_both_inter <- ___
# See the result
mdl_churn_vs_both_inter