資料子集化
記住，公司想要擴大業務，讓 Hoppiness 在全國販售。因此，模型也應該能在新門市取得的資料上正常運作。檢查模型在新資料上的表現，其中一種做法是先用部分資料訓練模型，再用其餘資料進行預測。
你要建立一個訓練資料集，方法是對每位顧客保留最後一次購買紀錄不納入訓練。你可以在 choice.data 上使用 subset()，選取指標變數 LASTPURCHASE 等於 0 的所有觀測值。相對地，你可以透過選取指標變數 LASTPURCHASE 等於 1 的所有觀測值，建立測試資料集。
本練習屬於課程
在 R 中建立反應模型
練習說明
- 先排除最後一次購買，建立訓練資料集。在
choice.data上使用subset()，並將LASTPURCHASE == 0指定為subset參數。把結果指派給train.data。 - 使用
subset()套用在choice.data上來建立測試資料集，並將LASTPURCHASE == 1指定為subset參數。把結果指派給test.data。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create the training data
# Create the test data