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サブセット化

会社は事業を拡大して Hoppiness を全国展開したいと考えています。そのため、モデルは新しい店舗から得られるデータでもうまく動作する必要があります。新しいデータでのモデルの性能を確かめる1つの方法は、まずデータの一部でモデルを学習し、残りのデータを予測してみることです。

各顧客について記録された最後の購入を除外して、学習用データセットを作成します。これは、choice.data に対して subset() 関数を使い、指標変数 LASTPURCHASE が 0 の観測だけを選択することで実現できます。同様に、指標変数 LASTPURCHASE が 1 の観測を選んで、テストデータセットを作成します。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶレスポンスモデル構築

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演習の手順

  • 最後の購入を除外して学習用データセットを作成します。choice.data に対して subset() 関数を使用し、subset 引数に LASTPURCHASE == 0 を指定します。結果を train.data に代入します。
  • choice.data に対して subset() 関数を使い、subset 引数に LASTPURCHASE == 1 を指定してテストデータセットを作成します。結果を test.data に代入します。

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。

# Create the training data


# Create the test data
コードを編集して実行