1. Učit se
  2. /
  3. Kurzy
  4. /
  5. Úvod do regrese s knihovnou statsmodels v Pythonu

Connected

cvičení

Log odds

Jednou z nevýhod pravděpodobností a poměrů šancí (odds) při předpovědích logistické regrese je, že odpovídající křivky jsou zakřivené. To ztěžuje posouzení toho, jak se předpověď změní při změně vysvětlující proměnné. Logaritmus poměru šancí („log odds" neboli „logit") má s vysvětlující proměnnou lineární vztah. To znamená, že při změně vysvětlující proměnné nedochází k dramatickým výkyvům v hodnotě odezvy – změny jsou pouze lineární.

Protože skutečné hodnoty log odds jsou méně intuitivní než (lineární) odds, je pro účely vizualizace obvykle lepší vykreslit odds a na osu y aplikovat logaritmické měřítko.

mdl_churn_vs_relationship, explanatory_data a prediction_data jsou dostupné z předchozího cvičení.

Pokyny 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Aktualizuj prediction_data tak, aby obsahoval sloupec log_odds odvozený z odds.
  • Vypiš prvních pět řádků prediction_data.