Prevendo com modelos logísticos
O modelo de regressão logística calcula as probabilidades de que uma observação pertença a uma das classes.
O modelo logístico com duas variáveis explicativas tem a seguinte forma:
$$\frac{1}{1+e^{-(\beta_{0} + \beta_{1} \cdot x_{1} + \beta_{2} \cdot x_{2})}}$$
As funções do R fazem o trabalho pesado por você, mas entender a mecânica por trás delas vai te dar confiança para aplicá-las corretamente durante a entrevista.
No exercício anterior, você usou o conjunto de dados parkinsons e ajustou o model de regressão logística. Esses dois objetos e o data frame new_person estão disponíveis no seu ambiente.
Este exercício faz parte do curso
Praticando perguntas de entrevista de Estatística em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Print the new person's data
print(___)
# Print the logistic model
___(___)