Набор данных donors содержит 93 462 записи о людях, которым была разослана просьба о пожертвовании в пользу ветеранов-инвалидов. Столбец donated принимает значение 1, если человек сделал пожертвование в ответ на рассылку, и 0 в противном случае. Этот бинарный результат будет зависимой переменной модели логистической регрессии.

Остальные столбцы — это признаки потенциальных доноров, которые могут влиять на их склонность к пожертвованиям. Они являются независимыми переменными модели.

При построении регрессионной модели полезно заранее сформулировать гипотезу о том, какие независимые переменные будут влиять на зависимую. Столбец bad_address, равный 1 при недействительном почтовом адресе и 0 в противном случае, по всей видимости, снижает вероятность пожертвования. Кроме того, можно предположить, что религиозные интересы (interest_religion) и интерес к делам ветеранов (interest_veterans) связаны с большей склонностью к благотворительности.

В этом упражнении вы воспользуетесь этими тремя факторами, чтобы построить простую модель поведения доноров. Набор данных donors уже доступен для работы.

Фиктивные переменные, пропущенные данные и взаимодействия

Create Your Free Account