Há quatro maneiras principais de expressar a previsão de um modelo de regressão logística - examinaremos cada uma delas nos próximos quatro exercícios. Em primeiro lugar, como a variável de resposta é "sim" ou "não", você pode fazer uma previsão da probabilidade de um "sim". Aqui, você calculará e visualizará essas probabilidades.

Há três variáveis disponíveis:

mdl_churn_vs_relationship é o modelo de regressão logística de has_churned versus time_since_first_purchase.
explanatory_data é um quadro de dados de valores explicativos.
plt_churn_vs_relationship é um gráfico de dispersão de has_churned versus time_since_first_purchase com uma linha glm suave.

dplyr é carregado.

Por que você precisa da regressão logística

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