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  3. R로 시작하는 회귀 분석
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연습 문제

확률

로지스틱 회귀 모델의 예측을 표현하는 주요 방법은 네 가지가 있습니다. 다음 네 개의 연습 문제에서 각각을 살펴보겠습니다. 먼저, 반응 변수가 "yes" 또는 "no"이므로, "yes"가 될 확률을 예측할 수 있습니다. 여기서는 이 확률을 계산하고 시각화해 보겠습니다.

다음 세 가지 변수가 제공됩니다:

  • mdl_churn_vs_relationship는 has_churned를 time_since_first_purchase로 설명하는 로지스틱 회귀 모델입니다.
  • explanatory_data는 설명 변수 값들의 데이터 프레임입니다.
  • plt_churn_vs_relationship는 has_churned와 time_since_first_purchase의 산점도에 매끄러운 glm 선을 추가한 그래프입니다.

dplyr는 로드되어 있습니다.

지침 1/2

undefined XP
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    2
  • 모델 mdl_churn_vs_relationship와 설명 데이터 explanatory_data를 사용해 이탈 확률을 예측하세요. 예측값을 데이터 프레임 prediction_data의 has_churned 열에 할당하세요. 예측의 type을 설정해야 한다는 점을 잊지 마세요.