1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Supervised Learning în R: Clasificare
Connected

Exercițiu

Construirea unui model mai sofisticat

Unul dintre cei mai buni predictori ai donațiilor viitoare este istoricul donațiilor recente, frecvente și generoase. În marketing, acest concept este cunoscut sub numele de R/F/M:

  • Recență (Recency)
  • Frecvență (Frequency)
  • Valoare monetară (Money)

Donatorii care nu au contribuit nici recent, nici frecvent pot fi deosebit de predispuși să doneze din nou; cu alte cuvinte, impactul combinat al recentei și frecvenței poate fi mai mare decât suma efectelor lor separate.

Deoarece acești predictori au împreună un impact mai mare asupra variabilei dependente, efectul lor comun trebuie modelat ca o interacțiune. Setul de date donors a fost deja încărcat pentru tine.

Instrucțiuni

100 XP
  • Creează un model de regresie logistică al variabilei donated în funcție de money, plus interacțiunea dintre recency și frequency. Folosește * pentru a adăuga termenul de interacțiune.
  • Examinează summary()-ul modelului pentru a confirma că efectul de interacțiune a fost inclus.
  • Salvează probabilitățile prezise de model ca rfm_prob. Folosește funcția predict() și nu uita să setezi argumentul type.
  • Trasează o curbă ROC folosind funcția roc(). Ține minte că această funcție primește coloana de rezultate și vectorul de predicții.
  • Calculează AUC pentru noul model cu funcția auc() și compară performanța cu cea a modelului mai simplu.