Predicții cu modele logistice
Modelul de regresie logistică calculează probabilitățile ca o observație dată să aparțină uneia dintre clase.
Modelul logistic cu două variabile explicative are următoarea formă:
$$\frac{1}{1+e^{-(\beta_{0} + \beta_{1} \cdot x_{1} + \beta_{2} \cdot x_{2})}}$$
Funcțiile din R fac munca grea în locul tău, dar înțelegerea mecanismelor din spatele lor îți va da încredere că le aplici corect în cadrul interviului.
În exercițiul anterior, ai folosit setul de date parkinsons și ai ajustat modelul de regresie logistică model. Aceste două obiecte și cadrul de date new_person sunt disponibile în mediul tău de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Exersarea întrebărilor de interviu la statistică în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Print the new person's data
print(___)
# Print the logistic model
___(___)