1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Học có giám sát trong R: Phân loại
Connected

Bài tập

Xây dựng mô hình tinh vi hơn

Một trong những dấu hiệu dự báo tốt nhất cho việc tặng trong tương lai là lịch sử tặng quà gần đây, thường xuyên và với giá trị lớn. Trong ngôn ngữ marketing, điều này được gọi là R/F/M:

  • Recency
  • Frequency
  • Money

Những nhà tài trợ không tặng cả gần đây lẫn thường xuyên có thể đặc biệt có khả năng tặng lại; nói cách khác, tác động kết hợp của recency và frequency có thể lớn hơn tổng tác động riêng lẻ của từng yếu tố.

Vì các biến dự báo này khi kết hợp lại có ảnh hưởng lớn hơn lên biến phụ thuộc, nên hiệu ứng chung của chúng cần được mô hình hóa như một tương tác. Bộ dữ liệu donors đã được nạp sẵn cho bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Tạo một mô hình hồi quy logistic của donated như một hàm của money cùng với tương tác giữa recency và frequency. Dùng * để thêm biến tương tác.
  • Xem summary() của mô hình để xác nhận hiệu ứng tương tác đã được thêm vào.
  • Lưu các xác suất dự đoán của mô hình vào rfm_prob. Dùng hàm predict(), và nhớ đặt tham số type.
  • Vẽ đường cong ROC bằng cách dùng hàm roc(). Nhớ rằng hàm này nhận cột kết quả thực tế và vector dự đoán.
  • Tính AUC cho mô hình mới với hàm auc() và so sánh hiệu năng với mô hình đơn giản hơn.