Вероятности логистической регрессии

Прогнозы модели логистической регрессии дают вероятность получения результата, равного 1, — без учёта групп или с учётом конкретной группы в зависимости от спецификации модели.

Компания собрала данные о том, нажимали ли пользователи на рекламный баннер (Click), и хочет выяснить, как время, проведённое на сайте (TimeSearching), связано с кликом по рекламе. Вы построили модель логистической регрессии и убедились, что она хорошо подходит для случая без разбивки по группам. Компанию интересует вероятность клика по баннеру при условии, что пользователь провёл на сайте 52 минуты.

Набор данных webdata и модель логистической регрессии logmodel уже загружены.

Это упражнение является частью курса

A/B-тестирование в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Сохраните данные для прогноза — 52 минуты — используя ту же схему именования, что и в исходном столбце данных, а затем запишите этот объект в фрейм данных с именем timepredict.
Определите вероятность клика по рекламному баннеру при условии, что пользователь провёл на сайте 52 минуты, используя модель logmodel и новые данные timepredict.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Store the data to predict
___
timepredict <- data.frame(___)

# Determine the likelihood of an ad being clicked
predict(___, newdata = ___, type = ___)

Редактировать и запускать код