НачатьНачать бесплатно

Ограниченные прогнозы

Функция glm() используется потому, что нам нужна функция отклика, ограничивающая прогнозы модели в диапазоне от нуля до единицы. Давайте проиллюстрируем этот эффект на графике. На этот раз нужно построить кривую, а не прямую линию!

Начнём с отображения зависимости HOPPINESS ~ price.ratio. Добавить логистическую функцию на график можно с помощью curve(). Функция curve() вычисляет другую функцию в точках x. В нашем случае этой функцией является predict()! Функция predict() извлекает коэффициенты logistic.model и строит прогнозы для значений, переданных в объекте data frame. Ключевой момент — задать price.ratio = x в аргументе data.frame. Это позволяет провести кривую через предсказанные значения.

Это упражнение является частью курса

Построение моделей отклика в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • С помощью функции plot() отобразите зависимость между HOPPINESS и price.ratio.
  • Получите вероятности покупки для Hoppiness, применив функцию predict() к logistic.model с price.ratio в аргументе data frame.
  • С помощью функции curve() проведите кривую через предсказанные значения.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Plot HOPPINESS against price.ratio
___(___, data = choice.data)

# Add the logistic response function
___(___(___, data.frame(___), type = "response"), add = TRUE)
Редактировать и запускать код