График логистической регрессии
Модели логистической регрессии используются для оценки бинарной категориальной зависимой переменной.
Компания собрала данные о том, нажимали ли пользователи на рекламу (Click), и хочет выяснить, как время, проведённое на сайте (TimeSearching), связано с вероятностью нажатия. Чтобы представить результаты модели совету директоров компании, которых интересует, будет ли нажата реклама при условии, что пользователь проводит на сайте 43 минуты в день, создайте точечный график с наглядными визуальными элементами.
Набор данных webdata и пакет ggplot2 уже загружены.
Это упражнение является частью курса
A/B-тестирование в R
Инструкции к упражнению
- Сохраните среднее ежедневное время пребывания на сайте, которое использовалось для определения вероятности нажатия на рекламу, — 43 — в переменную
TimeSearching. - Постройте точечный график с линией логистической регрессии и вертикальной чёрной линией, обозначающей прогнозируемое время.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Set the value to predict
TimeSearching <- ___
# Plot the data
ggplot(webdata, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = ___,
method.args = ___)) +
geom_vline(xintercept = ___)