最初のロジスティック回帰モデルを作る
動画では、emp_age を使って turnover を予測する単純なロジスティック回帰モデルを作成しました。この演習では、同様に percent_hike を使って turnover を予測するモデルを作成します。
また、動画で説明したとおり、次の列はデータセットから削除しています。
emp_id,mgr_iddate_of_joining,last_working_date,cutoff_datemgr_age,emp_agemedian_compensation,departmentstatus
この新しいデータセットは train_set_multi に含まれています。
この演習はコースの一部です
HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する
演習の手順
percent_hikeを用いてturnoverを予測する単純なロジスティック回帰モデルを作成します。- このモデルのサマリーを表示します。
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。
# Build a simple logistic regression model
simple_log <- ___(___,
family = "binomial", data = train_set_multi)
# Print summary
___(simple_log)