다중 로지스틱 회귀 적합하기
영상에서 두 개의 서로 다른 예측 변수를 사용하는 회귀 적합 방법을 배웠어요. 이번 연습에서는 방금 다룬 모델을 직접 만들어 보겠습니다. 출퇴근자가 이동하는 거리(MilesOneWay)는 버스를 탈 가능성에 중요한 요인이 될 수 있어요. 마찬가지로, 출근하는 요일 수(CommuteDays)도 버스를 탈 가능성에 영향을 줄 수 있습니다. 이 모델을 사용해 이러한 변수가 버스 이용 확률을 예측하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 살펴보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 Generalized Linear Models
연습 안내
bus데이터 프레임으로 로지스틱 회귀를 만들고, 결과를bus_both에 저장하세요.CommuteDays와MilesOneWay두 변수를 모두 사용해Bus탑승 여부를 예측하세요. 수식에서 변수를 반드시 이 순서로 사용하세요.bus_both에summary()를 사용하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Build a logistic regression with Bus predicted by CommuteDays and MilesOneWay
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# Look at the summary of the output
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