ロジスティック回帰モデルを当てはめる
回帰モデルに加えて、parsnip パッケージは R における分類モデルのための汎用インターフェースも提供します。
この演習では、parsnip のロジスティック回帰オブジェクトを定義し、telecom_df データから予測変数として avg_call_mins、avg_intl_mins、monthly_charges を用いて、canceled_service を予測するモデルを学習します。
前のレッスンで作成した telecom_training と telecom_test の tibble は、このセッションに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
R での tidymodels によるモデリング
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。
# Specify a logistic regression model
logistic_model <- ___ %>%
# Set the engine
___ %>%
# Set the mode
___
# Print the model specification
logistic_model