ПочатиПочніть безкоштовно

Логістична регресія з glm()

Лінійна та логістична регресії — це окремі випадки ширшого класу моделей, які називають узагальненими лінійними моделями (GLM). Лінійна регресія припускає, що залишки мають гаусівський (нормальний) розподіл. Натомість логістична регресія припускає, що залишки мають біноміальний розподіл.

Тут ви змоделюєте, як тривалість відносин із клієнтом впливає на відтік.

churn доступний.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Regression у R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Побудуйте логістичну регресію has_churned проти time_since_first_purchase, використовуючи набір даних churn. Присвойте результат об'єкту mdl_churn_vs_relationship.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Fit a logistic regression of churn vs. length of relationship using the churn dataset
mdl_churn_vs_relationship <- ___





# See the result
mdl_churn_vs_relationship
Редагувати та запускати код