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演習

ロジスティック回帰モデル

この演習では、ロジスティック回帰を使ってチャーン予測モデルを構築します。 これらのモデルは、今後チャーンする顧客を予測します。 異なる特徴量セットで3つのモデルを作成します。 目的変数は Future です。 学習用データセット training_set と関数 glm() を使ってモデルを構築します。

指示1 / 3

undefined XP
  • 1
    • training_set に含まれるネットワーク特徴量を使ってロジスティック回帰モデルを作成します。
    • モデル名は firstModel とします。
  • 2
    • データセットのリンクベースの特徴量を使ってロジスティック回帰モデルを作成します。
    • モデル名は secondModel とします。
  • 3
    • すべての特徴量を使ってロジスティック回帰モデルを作成します。
    • 式では演算子 ~. を使ってください。
    • モデル名は thirdModel とします。