ÎncepețiÎncepe gratuit

Ajustarea modelelor logistice

Multe probleme de business implică predicția unei variabile de răspuns binare. Viitorul tău angajator poate avea nevoie să detecteze spam-uri, fraude cu carduri de credit sau boli rare.

Modelul de regresie logistică este metoda de referință pentru problemele de clasificare binară.

În acest exercițiu, vei folosi setul de date Parkinson din repozitoriul UCI. Acest set de date conține o gamă de măsurători biomedicale ale vocii, provenind de la persoane cu și fără boala Parkinson.

Vei utiliza următoarele variabile din set:

  • status - 1 - dacă persoana are boala Parkinson, 0 - în caz contrar,
  • NHR - o măsură a raportului dintre zgomot și componentele tonale ale vocii,
  • DFA - un exponent de scalare fractală a semnalului.

Setul de date este disponibil sub numele parkinsons.

Acest exercițiu face parte din cursul

Exersarea întrebărilor de interviu la statistică în R

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Plot status vs NHR
___(status ~ ___, data = ___)

# Plot status vs DFA
___(___ ~ ___, ___ = ___)
Editează și rulează codul