Построение первой модели логистической регрессии

В видео мы построили простую модель логистической регрессии, используя emp_age для предсказания turnover. В этом упражнении вы построите аналогичную модель для предсказания turnover с помощью percent_hike.

Кроме того, как было показано в видео, из набора данных были удалены следующие столбцы:

emp_id, mgr_id
date_of_joining, last_working_date, cutoff_date
mgr_age, emp_age
median_compensation, department
status

Обновлённый набор данных доступен в train_set_multi.

Это упражнение является частью курса

HR-аналитика: прогнозирование текучести кадров на R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Постройте простую модель логистической регрессии для предсказания turnover с помощью percent_hike.
Выведите сводку этой модели.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Build a simple logistic regression model
simple_log <- ___(___, 
                  family = "binomial", data = train_set_multi)

# Print summary
___(simple_log)

Редактировать и запускать код