Crea il tuo primo modello di regressione logistica

Nel video, abbiamo costruito un semplice modello di regressione logistica usando emp_age per prevedere turnover. In questo esercizio, costruirai un modello simile per prevedere turnover usando percent_hike.

Inoltre, come discusso nel video, abbiamo rimosso le seguenti colonne dall'insieme di dati:

emp_id, mgr_id
date_of_joining, last_working_date, cutoff_date
mgr_age, emp_age
median_compensation, department
status

Questo nuovo insieme di dati è disponibile in train_set_multi.

Questo esercizio fa parte del corso

HR Analytics: prevedere il turnover dei dipendenti in R

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Istruzioni dell'esercizio

Crea un semplice modello di regressione logistica per prevedere turnover usando percent_hike.
Stampa il riepilogo di questo modello.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Build a simple logistic regression model
simple_log <- ___(___, 
                  family = "binomial", data = train_set_multi)

# Print summary
___(simple_log)

Modifica ed esegui il codice