Model tanımı ve kestirim
Lojistik regresyon çalıştırmak için glm() komutunu görmüştün. glm(), genelleştirilmiş doğrusal model anlamına gelir ve bir dizi regresyon modeli sunar.
Bu kodlama görevi için egzersiz veri setini kullan. Bu egzersizde ihtiyaç duyduğun defaultData verisi ortamında mevcut ve modellemeye hazır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Pazarlama Analitiği için Machine Learning
Egzersiz talimatları
- Bir müşterinin ödemesinde temerrüde düşme olasılığını lojistik regresyonla modellemek için
glm()fonksiyonunu kullan. Veri kümesindeki tüm açıklayıcı değişkenleri dahil et ve kullanılacak veriyi belirt. familyargümanını belirtmeyi unutma.- Modelden katsayıları çıkar, sonra bunları olasılık oranlarına dönüştür ve yuvarla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Build logistic regression model
logitModelFull <- ___(PaymentDefault ~ limitBal + sex + education + marriage +
age + pay1 + pay2 + pay3 + pay4 + pay5 + pay6 + billAmt1 +
billAmt2 + billAmt3 + billAmt4 + billAmt5 + billAmt6 + payAmt1 +
payAmt2 + payAmt3 + payAmt4 + payAmt5 + payAmt6,
family = ___, data = ___)
# Take a look at the model
___(logitModelFull)
# Take a look at the odds ratios
coefsexp <- ___(logitModelFull) %>% ___ %>% round(2)
coefsexp