Regresie logistică cu 2 variabile explicative
Pentru a include mai multe variabile explicative în modelele de regresie logistică, sintaxa este aceeași ca pentru regresiile liniare. Singura modificare este aceeași ca în cazul simplu: rulezi un model liniar generalizat cu o familie de erori binomiale.
Aici vei antrena un model al stării de abandon (churn) folosind ambele variabile explicative din set de date: durata relației cu clientul și recența achiziției.
churn este disponibil.
Acest exercițiu face parte din cursul
Regresie intermediară în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Antrenează o regresie logistică a stării de abandon,
has_churnedfață de durata relației cu clientul,time_since_first_purchase, și recența achiziției,time_since_last_purchase, precum și o interacțiune între variabilele explicative.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Fit a logistic regression of churn status vs. length of relationship, recency, and an interaction
mdl_churn_vs_both_inter <- ___
# See the result
mdl_churn_vs_both_inter