测试观察的线性预测因子 - R中的逻辑回归

Question

我想在CLV预测中进行逆铣比校正。因此，我首先进行逻辑回归以预测客户流失。

performLogisticRegression <- function(trainData, trainY, testData) {   
model <- glm(trainY~., family = binomial(link = "logit"), data = trainData)  
LRpredictions <- predict(model,newdata=testData,type='response')   
return(list(model, LRpredictions)) }

LR <- performLogisticRegression(trainBIG, y_trainBIG_churn, test) 
LRmodel <- LR[[1]] 
summary(LRmodel) 
LRpredictions <- LR[[2]]

此后，我计算了我的火车组的IMR值：

IMR_train <- dnorm(LRmodel$linear.predictors)/pnorm(LRmodel$linear.predictors)

但是现在我被卡住了，我如何获得我的测试集的linear.predictors？我只有LRpredictions作为logits输出。

提前致谢

Answer 1

我想我找到了解决方案：

而不是使用预测类型“响应”，您应该使用“链接”。

LRpredictions <- predict(model,newdata=testData,type='link')