Logaritmus poměru šancí
Jednou z nevýhod pravděpodobností a poměrů šancí při předpovědích logistické regrese je, že predikční křivky jsou pro oba zakřivené. To ztěžuje úvahy o tom, jak se predikce změní při změně vysvětlující proměnné. Logaritmus poměru šancí ("logaritmický poměr šancí") má naopak lineární vztah mezi předpovídanou odezvou a vysvětlující proměnnou. Znamená to, že při změně vysvětlující proměnné nedochází k dramatickým změnám v hodnotě odezvy – jen k lineárním.
Protože skutečné hodnoty logaritmického poměru šancí jsou méně intuitivní než (lineární) poměr šancí, je pro vizualizaci obvykle lepší zobrazit poměr šancí a na osu y aplikovat logaritmické měřítko.
mdl_churn_vs_relationship, explanatory_data a plt_churn_vs_relationship jsou k dispozici a dplyr je načten.
Toto cvičení je součástí kurzu
Úvod do regrese v R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Update the data frame
prediction_data <- explanatory_data %>%
mutate(
has_churned = predict(mdl_churn_vs_relationship, explanatory_data, type = "response"),
odds_ratio = has_churned / (1 - has_churned),
# Add the log odds ratio from odds_ratio
log_odds_ratio = ___,
# Add the log odds ratio using predict()
log_odds_ratio2 = ___
)
# See the result
prediction_data