Логістичні ймовірності

Прогнози моделі логістичної регресії дають імовірність отримати результат 1 — узагальнену для всіх або специфічну для групи залежно від специфікації моделі.

Компанія зібрала дані про те, чи клікали користувачі на рекламу (Click), і хоче дослідити, як кількість часу, проведеного на сайті (TimeSearching), пов'язана з кліком по рекламі. Ви виконали логістичну регресію та визначили, що модель добре підходить, якщо не враховувати групи. Компанію цікавить імовірність кліку по рекламі, якщо на сайті проводять 52 хвилини.

Набір даних webdata і модель логістичної регресії logmodel уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

A/B Testing в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Збережіть дані для прогнозування — 52 хвилини — з тією самою назвою, що й у вихідному стовпці, після чого збережіть цей об'єкт у датафреймі з назвою timepredict.
Визначте ймовірність кліку по рекламі за умови, що на сайті проведено 52 хвилини, використовуючи модель logmodel і нові дані timepredict.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Store the data to predict
___
timepredict <- data.frame(___)

# Determine the likelihood of an ad being clicked
predict(___, newdata = ___, type = ___)

Редагувати та запускати код