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Exercise

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。

Инструкции 1 / 2

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  • 1

    churn を使い、time_since_last_purchase をビン幅 0.25 のヒストグラムとして描き、各行に has_churned を配置したグリッドでファセットしてください。

  • 2

    time_since_first_purchase を使ってプロットを描き直してください。つまり、churn を用いて、time_since_first_purchase をビン幅 0.25 のヒストグラムとして描き、各行に has_churned を配置したグリッドでファセットします。