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

R ile Pazarlama Analitiği için Machine Learning

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

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.
family argümanını belirtmeyi unutma.
Modelden katsayıları çıkar, sonra bunları olasılık oranlarına dönüştür ve yuvarla.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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

Kodu Düzenle ve Çalıştır