Prediktioner
Nu ska du prediktera överlevnadskurvan för en ny kund med hjälp av Cox proportional hazard-modellen du skattade tidigare. Modellen finns fortfarande tillgänglig i objektet fitCPH.
Den nya kunden är en kvinna och använde en voucher vid sin första beställning (voucher = 1). Beställningen gjordes för 21 dagar sedan och hade ett kundvagnsvärde på 99,90 dollar. Hon returnerade inte beställningen (returned = 0).
Kom ihåg: voucher och returned kan ha värdena 0 eller 1.
Den här övningen är en del av kursen
Maskininlärning för marknadsanalys i R
Övningsinstruktioner
- Skapa en dataram med en rad som heter
newCustomermed den nya kundens egenskaper enligt beskrivningen i uppgiftstexten ovan. - Prediktera den förväntade mediantiden till den andra beställningen för den här kunden med hjälp av
print()och rita den predikterade överlevnadskurvan. - Du får information om att könet kodades fel på grund av databasproblem: den nya kunden är i själva verket en man. Dataramen
newCustomerkopieras till en dataram som heternewCustomer2. Ändra nu den aktuella variabeln tillmale. - Beräkna om den predikterade medianen med de korrigerade data i
newCustomer2. Vad förändrades?
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Create data with new customer
___ <- data.frame(daysSinceFirstPurch = __, shoppingCartValue = ___, gender = "female", voucher = _, returned = _)
# Make predictions
pred <- survfit(fitCPH, newdata = ___)
print(___)
___(pred)
# Dataset is copied. Now correct the customer's gender there
newCustomer2 <- newCustomer
___$gender <- ___
# Redo prediction
pred2 <- ___(fitCPH, newdata = ___)
print(___)