Прогноз у логістичній регресії
Як і в лінійній регресії, сила логістичної регресії в тому, що з нею можна робити прогнози. Пройдімо ще раз увесь ланцюжок побудови прогнозу!
churn і mdl_churn_vs_both_inter доступні; dplyr, tidyr і ggplot2 завантажено.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень Regression у R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Make a grid of explanatory data
explanatory_data <- ___(
# Set len. relationship to seq from -2 to 4 in steps of 0.1
___,
# Set recency to seq from -1 to 6 in steps of 0.1
___
)
# See the result
explanatory_data