Log odds ratio
Una desventaja de las probabilidades y odds ratios para las predicciones de regresión logística es que las líneas de predicción de cada una son curvas. Esto hace más difícil razonar sobre lo que ocurre con la predicción cuando se realiza un cambio en la variable explicativa. El logaritmo de la odds ratio (la "log odds ratio" o "logit") sí tiene una relación lineal entre la respuesta prevista y la variable explicativa. Esto significa que, a medida que cambia la variable explicativa, no se observan cambios drásticos en la métrica de respuesta, sino sólo cambios lineales.
Dado que los valores reales de la log odds ratio son menos intuitivos que los de la odds ratio (lineal), a efectos de visualización suele ser mejor trazar la odds ratio y aplicar una transformación logarítmica a la escala del eje y.
mdl_churn_vs_relationship``explanatory_data y prediction_data están disponibles en el ejercicio anterior.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la regresión con modelos estadísticos en Python
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Update prediction data with log_odds_ratio
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# Print the head
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