설명 변수가 2개인 로지스틱 회귀
로지스틱 회귀 모델에 여러 설명 변수를 포함하는 문법은 선형 회귀와 같습니다. 달라지는 점은 단순한 경우와 동일하게, 이항 분포 오차 가족을 사용하는 일반화 선형 모델을 적합한다는 것입니다.
여기서는 데이터셋의 두 가지 설명 변수, 즉 고객 관계 기간과 최근 구매 시점을 모두 사용해 이탈 상태를 예측하는 모델을 적합해 보겠습니다.
churn이 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R 중급 회귀
연습 안내
- 고객 이탈 상태
has_churned를 종속 변수로 하고, 고객 관계 기간time_since_first_purchase, 최근 구매 시점time_since_last_purchase, 그리고 두 설명 변수의 상호작용을 포함한 로지스틱 회귀 모델을 적합하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Fit a logistic regression of churn status vs. length of relationship, recency, and an interaction
mdl_churn_vs_both_inter <- ___
# See the result
mdl_churn_vs_both_inter