説明変数を探る
応答変数が論理型の場合、すべての点は y=0 と y=1 の直線上に並ぶため、何が起きているかが見えにくくなります。動画でも、トレンドラインを見るまで、それぞれの直線上で説明変数がどのように分布しているかははっきりしませんでした。これには、応答でファセットした説明変数のヒストグラムが有効です。
ここでは、動画で見た金融サービスの解約（churn）データセットに対して、これらのヒストグラムを使ってデータの特徴を把握していきます。
churn は利用可能で、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で学ぶ回帰入門
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 time_since_last_purchase
___ +
# as a histogram with binwidth 0.25
___ +
# faceted in a grid with has_churned on each row
___