Подбор логистических моделей
Многие бизнес-задачи требуют предсказания бинарной переменной отклика. Будущий работодатель может попросить вас выявлять спам-сообщения, мошеннические транзакции по кредитным картам или редкие заболевания.
Логистическая регрессия — это стандартный метод для задач бинарной классификации.
В этом упражнении вы будете работать с набором данных Паркинсона из репозитория UCI. Он содержит различные биомедицинские измерения голоса людей с болезнью Паркинсона и без неё.
Вы будете использовать следующие переменные из набора данных:
status— 1, если у человека есть болезнь Паркинсона, 0 — в противном случае,NHR— мера соотношения шума и тональных компонентов в голосе,DFA— экспонента фрактального масштабирования сигнала.
Набор данных доступен как parkinsons.
Это упражнение является частью курса
Практика статистических вопросов для интервью на R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Plot status vs NHR
___(status ~ ___, data = ___)
# Plot status vs DFA
___(___ ~ ___, ___ = ___)