Dự đoán với mô hình logistic
Mô hình hồi quy logistic tính xác suất rằng một quan sát thuộc về một trong các lớp.
Mô hình logistic với hai biến giải thích có dạng:
$$\frac{1}{1+e^{-(\beta_{0} + \beta_{1} \cdot x_{1} + \beta_{2} \cdot x_{2})}}$$
Các hàm trong R sẽ làm phần việc nặng cho người dùng, nhưng hiểu cơ chế phía sau sẽ giúp bạn tự tin áp dụng đúng trong buổi phỏng vấn.
Trong bài trước, bạn đã dùng bộ dữ liệu parkinsons và khớp mô hình hồi quy logistic model. Hai đối tượng này và data frame new_person có sẵn trong môi trường của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Thống kê với R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Print the new person's data
print(___)
# Print the logistic model
___(___)