Construirea unor modele simple de regresie logistică

Setul de date donors conține 93.462 de exemple de persoane cărora li s-a trimis o solicitare de donații pentru veterani militari cu dizabilități. Coloana donated are valoarea 1 dacă persoana a făcut o donație ca răspuns la această solicitare și 0 în caz contrar. Această variabilă binară va reprezenta variabila dependentă a modelului de regresie logistică.

Coloanele rămase descriu caracteristici ale potențialilor donatori care pot influența comportamentul lor de donare. Acestea sunt variabilele independente ale modelului.

Atunci când construiești un model de regresie, este util să formulezi o ipoteză despre care variabile independente vor fi predictive pentru variabila dependentă. Coloana bad_address, care are valoarea 1 pentru o adresă poștală invalidă și 0 în caz contrar, pare să reducă șansele de a primi o donație. De asemenea, se poate presupune că interesul religios (interest_religion) și interesul față de problemele veteranilor (interest_veterans) sunt asociate cu o mai mare generozitate în donații.

În acest exercițiu, vei folosi acești trei factori pentru a crea un model simplu al comportamentului de donare. Setul de date donors este disponibil pentru a fi utilizat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Supervised Learning în R: Clasificare

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Examinează setul de date donors folosind funcția str().
Numără aparițiile fiecărui nivel al variabilei donated cu ajutorul funcției table().
Antrenează un model de regresie logistică folosind interfața cu formulă și cele trei variabile independente descrise anterior.
- Apelează glm() cu formula ca prim argument și setul de date ca argument data.
- Salvează rezultatul ca donation_model.
Rezumă obiectul model cu summary().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Examine the dataset to identify potential independent variables


# Explore the dependent variable


# Build the donation model
donation_model <- glm(___, 
                      data = ___, family = "___")

# Summarize the model results

Editează și rulează codul