Logaritmo de las odds
Un inconveniente de usar probabilidades y odds en las predicciones de regresión logística es que las líneas de predicción son curvas. Esto dificulta razonar sobre qué le ocurre a la predicción cuando cambias la variable explicativa. El logaritmo de las odds (las "log odds" o "logit") sí tiene una relación lineal entre la respuesta predicha y la variable explicativa. Esto significa que, a medida que cambia la variable explicativa, no verás cambios bruscos en la métrica de respuesta, sino cambios lineales.
Como los valores reales de las log odds son menos intuitivos que las odds (lineales), para visualizarlos suele ser mejor representar las odds y aplicar una transformación logarítmica a la escala del eje y.
mdl_churn_vs_relationship, explanatory_data y prediction_data están disponibles del ejercicio anterior.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la regresión con statsmodels en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Update prediction data with log_odds
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# Print the head
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