Zacznij terazZacznij za darmo

Dopasowywanie wielokrotnej regresji logistycznej

W filmie dowiedziałeś się, jak dopasować regresję z dwoma różnymi zmiennymi predyktorowymi. W tym ćwiczeniu zbudujesz model, o którym była mowa. Odległość, jaką pokonuje dojeżdżający do pracy, może mieć znaczenie dla określenia, czy jest bardziej skłonny do jazdy autobusem. Podobnie liczba dni, w których dojeżdżający chodzi do pracy, może wpływać na to, czy częściej korzysta z autobusu. Korzystając z tego modelu, sprawdzimy, jak te zmienne mogą posłużyć do przewidywania prawdopodobieństwa, że dojeżdżający wybierze autobus.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Uogólnione modele liniowe w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zbuduj regresję logistyczną, korzystając z ramki danych bus. Zapisz wynik jako bus_both.
  • Przewiduj, czy ktoś jedzie Bus, na podstawie zarówno CommuteDays, jak i MilesOneWay. Upewnij się, że używasz zmiennych w tej kolejności w formule..
  • Użyj summary() na bus_both.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Build a logistic regression with Bus predicted by CommuteDays and MilesOneWay
___

# Look at the summary of the output
___
Edytuj i uruchom kod