ロジスティックモデルで予測する

ロジスティック回帰モデルは、ある観測が各クラスに属する確率を計算します。

説明変数が2つのロジスティックモデルは次の形になります。

$$\frac{1}{1+e^{-(\beta_{0} + \beta_{1} \cdot x_{1} + \beta_{2} \cdot x_{2})}}$$

Rの関数が計算の大部分を担ってくれますが、仕組みを理解しておくと、面接でも正しく使えているという自信につながります。

前の演習では、parkinsons データセットを使ってロジスティック回帰 model を当てはめました。これら2つのオブジェクトと、new_person データフレームはあなたの環境に用意されています。