Mô hình Hồi quy Logistic

Machine Learning trong tidyverse

Dmitriy (Dima) Gorenshteyn

Lead Data Scientist, Memorial Sloan Kettering Cancer Center

Phân loại nhị phân

Bộ dữ liệu attrition

Hồi quy Logistic

glm(formula = ___, data = ___, family = "binomial")

glm()

head(cv_data)

# A tibble: 5 x 4
  splits       id    train                   validate               
* <list>       <chr> <list>                  <list>                 
1 <S3: rsplit> Fold1 <data.frame [882 × 31]> <data.frame [221 × 31]>
2 <S3: rsplit> Fold2 <data.frame [882 × 31]> <data.frame [221 × 31]>
3 <S3: rsplit> Fold3 <data.frame [882 × 31]> <data.frame [221 × 31]>
4 <S3: rsplit> Fold4 <data.frame [883 × 31]> <data.frame [220 × 31]>
5 <S3: rsplit> Fold5 <data.frame [883 × 31]> <data.frame [220 × 31]>

cv_models_lr <- cv_data %>% 
  mutate(model = map(train, ~glm(formula = Attrition~., 
                                 data = .x, family = "binomial")))

Đến lúc luyện tập

Machine Learning trong tidyverse