ロジスティック回帰のプロット
ロジスティック回帰モデルは、二項のカテゴリ従属変数を評価します。
ある会社は、ユーザーが広告をクリックしたかどうか（Click）と、サイトでの滞在時間（TimeSearching）のデータを収集しました。取締役会は「1日あたり43分サイトに滞在した場合、広告はクリックされそうか」に関心があります。モデル結果を伝えるため、適切な視覚的説明を含む散布図を作成してください。
webdata データセットと ggplot2 パッケージ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
- 広告クリックの確率を評価するために用いる、サイトの1日あたりの滞在時間 43 を
TimeSearchingとして保存します。 - ロジスティック回帰の回帰線を重ね、予測に用いる時間を黒い縦線で示した散布図を作成します。
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。
# Set the value to predict
TimeSearching <- ___
# Plot the data
ggplot(webdata, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = ___,
method.args = ___)) +
geom_vline(xintercept = ___)