モデルの指定と推定
ロジスティック回帰を実行するためのコマンド glm() を見てきました。glm() は generalized linear model の略で、回帰モデルのファミリーを提供します。
このコーディングタスクでは演習用データセットを使います。必要なデータ defaultData は環境内にあり、すぐにモデリングできます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶマーケティングアナリティクスのための機械学習
演習の手順
glm()関数を使って、顧客が支払いを延滞（デフォルト）する確率をロジスティック回帰でモデル化してください。データセットのすべての説明変数を含め、使用するデータを指定します。- 引数
familyの指定を忘れないでください。 - モデルから係数を抽出し、オッズ比に変換して丸めてください。
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。
# Build logistic regression model
logitModelFull <- ___(PaymentDefault ~ limitBal + sex + education + marriage +
age + pay1 + pay2 + pay3 + pay4 + pay5 + pay6 + billAmt1 +
billAmt2 + billAmt3 + billAmt4 + billAmt5 + billAmt6 + payAmt1 +
payAmt2 + payAmt3 + payAmt4 + payAmt5 + payAmt6,
family = ___, data = ___)
# Take a look at the model
___(logitModelFull)
# Take a look at the odds ratios
coefsexp <- ___(logitModelFull) %>% ___ %>% round(2)
coefsexp