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.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 tidymodels로 모델링하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Specify a logistic regression model
logistic_model <- ___ %>%
# Set the engine
___ %>%
# Set the mode
___
# Print the model specification
logistic_model