2 açıklayıcı değişkenle lojistik regresyon
Birden fazla açıklayıcı değişkeni lojistik regresyon modellerine dahil etmek için sözdizimi, doğrusal regresyonlarla aynıdır. Tek fark, basit durumda olduğu gibi, binom hatâ ailesiyle bir genelleştirilmiş doğrusal model çalıştırmandır.
Burada, veri kümesindeki iki açıklayıcı değişkeni de kullanarak churn durumunu modelleyeceksin: müşteri ilişkisinin süresi ve son satın almanın yakınlığı.
churn hazır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de Orta Düzey Regresyon
Egzersiz talimatları
- Churn durumunun lojistik regresyonunu kur:
has_churneddeğişkenini, müşteri ilişkisinin süresitime_since_first_purchase, satın alma yakınlığıtime_since_last_purchaseve bu açıklayıcı değişkenler arasındaki etkileşim ile modele dahil et.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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