1. Learn
    2. /
  2. 课程
    3. /
  3. Modelowanie z tidymodels w R
Connected

道练习

Dopasowywanie modelu regresji logistycznej

Pakiet parsnip oferuje nie tylko interfejs do modeli regresji, ale także ogólny interfejs do modeli klasyfikacji w R.

W tym ćwiczeniu zdefiniujesz obiekt regresji logistycznej przy użyciu pakietu parsnip i wytrenuj model do przewidywania zmiennej canceled_service na podstawie zmiennych predykcyjnych avg_call_mins, avg_intl_mins i monthly_charges ze zbioru danych telecom_df.

Tibble'y telecom_training i telecom_test, które zostały utworzone w poprzedniej lekcji, są już załadowane do tej sesji.

说明 1 / 共 2 个

undefined XP
    1
    2
  • Zainicjalizuj obiekt regresji logistycznej logistic_model, korzystając z odpowiedniej funkcji pakietu parsnip.
  • Użyj silnika 'glm'.
  • Ustaw tryb na 'classification'.
  • Wyświetl obiekt logistic_model, aby zobaczyć szczegóły jego specyfikacji.