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  3. R에서 tidymodels로 모델링하기
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연습 문제

로지스틱 회귀 모델 적합하기

parsnip 패키지는 회귀 모델뿐 아니라 R에서 분류 모델을 위한 일반 인터페이스도 제공합니다.

이번 연습에서는 parsnip 로지스틱 회귀 객체를 정의하고, telecom_df 데이터에서 avg_call_mins, avg_intl_mins, monthly_charges를 예측 변수로 사용해 canceled_service를 예측하도록 모델을 학습해 보겠습니다.

이전 레슨에서 생성한 telecom_training과 telecom_test 티블은 이 세션에 로드되어 있습니다.

지침 1/2

undefined XP
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  • 적절한 parsnip 함수를 사용해 로지스틱 회귀 객체 logistic_model을 초기화하세요.
  • 엔진은 'glm'을 사용하세요.
  • 모드는 'classification'으로 설정하세요.
  • logistic_model 객체를 출력해 사양(details)을 확인하세요.