建立簡單的邏吉斯迴歸模型
donors 資料集包含 93,462 筆被寄送募款郵件（對象為癱瘓退伍軍人）的個人資料。donated 欄位在收件人有回郵捐款時為 1，否則為 0。這個二元結果會作為邏吉斯迴歸模型的「應變數」。
其餘欄位則是潛在捐款人的特徵，可能影響其捐款行為。這些是模型的「自變數」。
建立迴歸模型時，先假設哪些自變數能預測應變數通常很有幫助。bad_address 欄位在郵寄地址無效時為 1、否則為 0，看起來可能會降低捐款的機率。同樣地，你可能也會懷疑宗教興趣（interest_religion）與對退伍軍人事務的興趣（interest_veterans）與較高的慈善捐款有關。
在這個練習中，你會用這三個因素來建立一個簡單的捐款行為模型。資料集 donors 已提供可供你使用。
本練習屬於課程
R 監督式學習：分類
練習說明
- 使用
str()檢視donors。 - 使用
table()計算donated變數各層級出現的次數。 - 使用公式介面與前述三個自變數來擬合一個邏吉斯迴歸模型。
- 以公式作為第一個引數呼叫
glm()，並將資料框指定為data引數。 - 將結果存為
donation_model。
- 以公式作為第一個引數呼叫
- 使用
summary()摘要這個模型物件。
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。
# Examine the dataset to identify potential independent variables
# Explore the dependent variable
# Build the donation model
donation_model <- glm(___,
data = ___, family = "___")
# Summarize the model results