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モデルの学習

次に、train.data に対してロジスティック応答モデルを推定します。モデル選択後に残った説明変数を使って、HOPPINESS の購入確率を説明します。train.model を確認し、margins() 関数を使って、これまでに当てはめた extended.model の結果と比較します。

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

  • train.data に対してロジスティック応答モデルを推定します。HOPPINESS を price.ratio、FEAT.HOP、FEATDISPL.HOP で説明します。glm() 関数を family 引数 binomial で用い、結果を train.model というオブジェクトに代入してください。
  • margins() 関数を使って train.model オブジェクトを確認してください。
  • margins() 関数を使って extended.model オブジェクトを確認してください。

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。

# Fit the logistic response model to train.data
___ <- glm(___, family = binomial, data = ___)

# Investigate the train.model
___

# Investigate the extended.model
___
コードを編集して実行