로지스틱 확률
로지스틱 회귀 모델의 예측값은 결과가 1이 될 확률을 의미하며, 모델 설정에 따라 집단을 무시하거나 특정 집단에 한정될 수 있습니다.
한 회사가 개인이 광고를 클릭했는지(Click)에 대한 데이터와, 사이트에서 보낸 시간(TimeSearching)이 광고 클릭과 어떤 관련이 있는지 알고자 합니다. 여러분은 로지스틱 회귀를 수행했고, 집단을 무시했을 때 모델이 잘 맞는다는 것을 확인했습니다. 회사는 사이트에서 52분을 보냈을 때 광고가 클릭될 가능성에 관심이 있습니다.
webdata 데이터셋과 로지스틱 회귀 모델 logmodel이 미리 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 A/B Testing
연습 안내
- 예측할 데이터인 52분을 원래 데이터 열과 동일한 이름 체계로 저장한 뒤, 이 객체를
timepredict라는 이름의 데이터 프레임에 저장하세요. - 모델
logmodel과 새 데이터timepredict를 사용해, 사이트에서 52분을 보냈을 때 광고가 클릭될 가능성을 구하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Store the data to predict
___
timepredict <- data.frame(___)
# Determine the likelihood of an ad being clicked
predict(___, newdata = ___, type = ___)