Regressione logistica con glm()
La regressione lineare e la regressione logistica sono casi particolari di una classe più ampia di modelli chiamati modelli lineari generalizzati ("GLM"). Una regressione lineare assume che i residui seguano una distribuzione gaussiana (normale). Al contrario, una regressione logistica assume che i residui seguano una distribuzione binomiale.
Qui modellerai come la durata della relazione con un cliente influisce sull'abbandono.
churn è disponibile.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla regressione in R
Istruzioni dell'esercizio
- Adatta una regressione logistica di
has_churnedin funzione ditime_since_first_purchaseusando il datasetchurn. Assegna amdl_churn_vs_relationship.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Fit a logistic regression of churn vs. length of relationship using the churn dataset
mdl_churn_vs_relationship <- ___
# See the result
mdl_churn_vs_relationship