Cox Orantılı Tehlike Modeli

Şimdi çevrim içi mağaza verileri üzerinde bir Cox Orantılı Tehlike modeli hesaplayacaksın. dataNextOrder içinde saklanan verilerin artık dört ek değişken içeriyor: ilk siparişin dolar cinsinden shoppingCartValue değeri, müşterinin voucher kullanıp kullanmadığı, siparişin returned olup olmadığı ve gender.

rms paketi çalışma alanına zaten yüklendi.

Bu egzersiz

R ile Pazarlama Analitiği için Machine Learning

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

cph() kullanarak Cox PH modelini hesapla. Yordayıcılar olarak shoppingCartValue, voucher, returned ve gender değişkenlerini dahil et. Formülü doğru belirttiğine dikkat et. Sonucu fitCPH adlı bir nesnede sakla. Ve tabii ki sonuçları yazdır.
Yorumlamak için coefficients değerlerinin üstelini al. Yorumlarken, shoppingCartValue değişkeninin sürekli, diğer değişkenlerin ise kategorik olduğunu göz önünde bulundur.
Sonuç özetini görselleştir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Determine distributions of predictor variables
dd <- datadist(dataNextOrder)
options(datadist = "dd")

# Compute Cox PH Model and print results
___ <- ___(Surv(daysSinceFirstPurch, boughtAgain) ___ shoppingCartValue ___ voucher ___ returned ___ gender,
              data = ___,
              x = TRUE, y = TRUE, surv = TRUE)
print(___)

# Interpret coefficients
___(fitCPH$___)

# Plot result summary
___(___(fitCPH), log = TRUE)

Kodu Düzenle ve Çalıştır