Budowanie finalnego modelu regresji logistycznej
Usunęliśmy zmienne wykazujące silną współliniowość (level i compensation), tworząc train_set_final. Czas zbudować finalny model regresji logistycznej na tym zbiorze danych. Posłuży on do przewidywania prawdopodobieństwa odejścia każdego z pracowników.
To ćwiczenie jest częścią kursu
HR Analytics: Przewidywanie rotacji pracowników w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Zbuduj model regresji logistycznej, używając wszystkich zmiennych niezależnych w
train_set_final, aby przewidziećturnover. - Wyświetl podsumowanie tego modelu.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Build the final logistic regression model
final_log <- ___(___, family = "binomial",
___)
# Print summary
___