ロジスティック確率
ロジスティック回帰モデルの予測は、モデルの指定によってグループを無視する場合や特定グループに限定する場合があり、アウトカムが 1 になる確率を返します。
ある会社は、個人が広告をクリックしたかどうかを示す Click と、サイトで費やした時間 TimeSearching のデータを収集しました。広告のクリックとの関係を知りたいと考えています。あなたはロジスティック回帰を実行し、グループを無視した場合にモデルの当てはまりが良いと判断しました。会社は、サイトで52分過ごしたときに広告がクリックされる確率に関心があります。
webdata データセットとロジスティック回帰モデル logmodel は読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶA/Bテスト
演習の手順
- 予測したい 52 分の値を、元のデータ列と同じ名前付け規則で保存し、そのオブジェクトをデータフレーム
timepredictに格納してください。 - モデル
logmodelと新しいtimepredictデータを用いて、サイトで 52 分過ごした場合に広告がクリックされる確率を求めてください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Store the data to predict
___
timepredict <- data.frame(___)
# Determine the likelihood of an ad being clicked
predict(___, newdata = ___, type = ___)