첫 번째 로지스틱 회귀 모델 만들기

영상에서는 emp_age로 turnover를 예측하는 단순 로지스틱 회귀 모델을 만들었어요. 이번 연습에서는 percent_hike를 사용해 turnover를 예측하는 비슷한 모델을 만들어 보세요.

또한 영상에서 설명했듯이, 다음 열은 데이터셋에서 제거했습니다:

emp_id, mgr_id
date_of_joining, last_working_date, cutoff_date
mgr_age, emp_age
median_compensation,department
status

이 새 데이터셋은 train_set_multi에 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

HR Analytics: R로 직원 이탈 예측하기

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연습 안내

percent_hike를 사용해 turnover를 예측하는 단순 로지스틱 회귀 모델을 만드세요.
이 모델의 요약을 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Build a simple logistic regression model
simple_log <- ___(___, 
                  family = "binomial", data = train_set_multi)

# Print summary
___(simple_log)

코드 편집 및 실행