Predicții

Acum vei prezice curba de supraviețuire pentru un client nou, pe baza modelului Cox cu Risc Proporțional estimat anterior. Modelul este disponibil în continuare în obiectul fitCPH.

Noua clientă este o femeie care a folosit un voucher la prima comandă (voucher = 1). Comanda a fost plasată cu 21 de zile în urmă și a avut o valoare a coșului de cumpărături de 99,90 de dolari. Ea nu a returnat comanda (returned = 0).

Amintește-ți: voucher și returned pot avea valorile 0 sau 1.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează un dataframe cu un singur rând, numit newCustomer, cu caracteristicile noii cliente descrise în textul de mai sus.
Prezice timpul median estimat până la a doua comandă pentru această clientă folosind print() și trasează curba de supraviețuire estimată.
Ești informat că, din cauza unor probleme de bază de date, genul a fost codificat incorect: noua persoană este, de fapt, un bărbat. Dataframe-ul newCustomer a fost copiat într-un dataframe numit newCustomer2. Modifică variabila corespunzătoare la valoarea male.
Recalculează mediana estimată folosind datele corectate din newCustomer2. Ce s-a schimbat?

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create data with new customer
___ <- data.frame(daysSinceFirstPurch = __, shoppingCartValue = ___, gender = "female", voucher = _, returned = _)

# Make predictions
pred <- survfit(fitCPH, newdata = ___)
print(___)
___(pred)

# Dataset is copied. Now correct the customer's gender there
newCustomer2 <- newCustomer
___$gender <- ___

# Redo prediction
pred2 <- ___(fitCPH, newdata = ___)
print(___)

Editează și rulează codul