构建简单的逻辑回归模型
数据集 donors 包含 93,462 个被邮寄了为瘫痪退伍军人募捐信件的个人样本。若该人在收到邮寄后进行了捐赠，donated 列为 1，否则为 0。这个二元结果将作为逻辑回归模型的「因变量」。
其余列是潜在捐赠人的各类特征，可能会影响其捐赠行为。这些是模型的「自变量」。
在构建回归模型时，先对哪些自变量能够预测因变量形成一个假设通常很有帮助。bad_address 列在邮寄地址无效时为 1，否则为 0，看起来可能会降低捐赠的概率。类似地，您也许会认为宗教兴趣（interest_religion）和对退伍军人事务的兴趣（interest_veterans）与更高的慈善捐赠有关。
在本练习中，您将使用这三个因素来创建一个简化的捐赠行为模型。数据集 donors 已为您准备好。
本练习是课程的一部分
R 中的监督学习：分类
练习说明
- 使用
str()函数检查donors。 - 使用
table()统计donated变量各个取值的出现次数。 - 使用公式接口并按前述三个自变量来拟合逻辑回归模型。
- 调用
glm()，将公式作为第一个参数，并通过data参数传入数据框。 - 将结果保存为
donation_model。
- 调用
- 使用
summary()汇总该模型对象。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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