Логистическая регрессия с двумя объясняющими переменными
Для включения нескольких объясняющих переменных в модели логистической регрессии используется тот же синтаксис, что и для линейной регрессии. Единственное отличие от простого случая — запуск обобщённой линейной модели с биномиальным семейством ошибок.
В этом упражнении вы построите модель оттока клиентов с использованием обеих объясняющих переменных из набора данных: длины истории отношений с клиентом и давности последней покупки.
churn уже доступен.
Это упражнение является частью курса
Промежуточная регрессия в R
Инструкции к упражнению
- Постройте логистическую регрессию статуса оттока
has_churnedв зависимости от длины истории отношений с клиентомtime_since_first_purchaseи давности последней покупкиtime_since_last_purchase, включая взаимодействие между объясняющими переменными.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Fit a logistic regression of churn status vs. length of relationship, recency, and an interaction
mdl_churn_vs_both_inter <- ___
# See the result
mdl_churn_vs_both_inter