複数の説明変数を可視化する
ロジスティック回帰は複数の説明変数にも対応します。プロットに関する課題は線形回帰の場合と似ており、数値変数をさらに増やすと、図に含めるのがすぐに難しくなります。ここでは数値の説明変数が2つの場合を扱います。解決策は基本的に前と同じで、応答を色で表すことです。
ここでの応答は取りうる値が2つ（0 と 1）しかありません。後ほど予測値を追加すると、値はすべて 0 と 1 の間に入ります。予測値を含める場合、プロットから最も知りたいのは、予測が 0 に近いのか 1 に近いのかです。つまり、0.5 で分割する2色のグラデーションがとても有用です。0.5 を超える応答は片方の色、0.5 未満の応答はもう片方の色になります。
銀行のチャーンデータセットは churn として利用できます。ggplot2 は読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ中級回帰分析
演習の手順
churnデータセットを使い、購入の新しさtime_since_last_purchaseを縦軸、顧客関係の長さtime_since_first_purchaseを横軸にし、顧客がチャーンしたかどうかhas_churnedで色分けしてプロットします。- 点のレイヤーを追加し、透過度を
0.5に設定します。 - 中点を
0.5とする2色のグラデーションを使用します。 - 白黒テーマを使用します。
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。
# Using churn, plot recency vs. length of relationship colored by churn status
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# Make it a scatter plot, with transparency 0.5
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# Use a 2-color gradient split at 0.5
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# Use the black and white theme
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