ÎncepețiÎncepe gratuit

Regresie logistică cu glm()

Regresia liniară și regresia logistică sunt cazuri particulare ale unei categorii mai largi de modele numite modele liniare generalizate ("GLM-uri"). Regresia liniară presupune că reziduurile urmează o distribuție gaussiană (normală). Prin contrast, regresia logistică presupune că reziduurile urmează o distribuție binomială.

În acest exercițiu, vei modela cum influențează durata relației cu un client probabilitatea de abandon.

churn este disponibil.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Regresia în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Antrenează un model de regresie logistică al variabilei has_churned față de time_since_first_purchase folosind setul de date churn. Atribuie rezultatul variabilei mdl_churn_vs_relationship.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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
Editează și rulează codul