Regressão logística com glm()
A regressão linear e a regressão logística são casos especiais de um tipo mais amplo de modelos chamados modelos lineares generalizados ("GLMs"). Uma regressão linear pressupõe que os resíduos seguem uma distribuição gaussiana (normal). Por outro lado, uma regressão logística pressupõe que os resíduos seguem uma distribuição binomial.
Aqui, você modelará como a duração do relacionamento com um cliente afeta a rotatividade.
churn está disponível.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à regressão em R
Instruções de exercício
- Ajuste uma regressão logística de
has_churnedversustime_since_first_purchaseusando o conjunto de dadoschurn. Atribuir amdl_churn_vs_relationship.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Fit a logistic regression of churn vs. length of relationship using the churn dataset
mdl_churn_vs_relationship <- ___
# See the result
mdl_churn_vs_relationship