Візуалізація кількох пояснювальних змінних
Логістична регресія також підтримує кілька пояснювальних змінних. Під час побудови графіків виникають подібні труднощі, як і у випадку лінійної регресії: швидко стає складно додавати до графіка більше числових змінних. Тут ми розглянемо випадок двох числових пояснювальних змінних, а розв'язання фактично те саме, що й раніше: використовуйте колір, щоб позначити відгук.
Тут є лише два можливі значення відгуку (нуль і один), а згодом, коли ми додамо передбачені значення, усі вони лежатимуть між нулем і одиницею. Коли ви додаєте передбачені значення, найважливіше з графіка визначити, чи близькі передбачення до нуля, чи до одиниці. Отже, градієнт із двох кольорів, розділений на 0,5, дуже корисний: відгуки вище 0,5 — одного кольору, а нижче 0,5 — іншого.
Набір даних про відтік клієнтів банку доступний як churn; ggplot2 завантажено.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень Regression у R
Інструкції до вправи
- Використовуючи набір даних
churn, побудуйте графік „давність покупки"time_since_last_purchaseпроти „тривалості взаємин із клієнтом"time_since_first_purchase, зафарбувавши точки за ознакою відтоку клієнтаhas_churned. - Додайте шар точок із прозорістю
0.5. - Використайте двокольоровий градієнт із серединою
0.5. - Застосуйте чорно-білу тему.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Using churn, plot recency vs. length of relationship colored by churn status
___ +
# Make it a scatter plot, with transparency 0.5
___ +
# Use a 2-color gradient split at 0.5
___ +
# Use the black and white theme
___