Log odds
Un limite di probabilità e odds nelle previsioni della regressione logistica è che le linee di previsione per entrambe sono curve. Questo rende più difficile capire cosa succede alla previsione quando modifichi la variabile esplicativa. Il logaritmo delle odds (i "log odds" o "logit") ha invece una relazione lineare tra risposta prevista e variabile esplicativa. Significa che, al variare della variabile esplicativa, non vedi cambiamenti drastici nella metrica di risposta, ma solo cambiamenti lineari.
Dato che i valori dei log odds sono meno intuitivi delle odds (lineari), per la visualizzazione di solito è meglio tracciare le odds e applicare una trasformazione logaritmica alla scala dell'asse y.
mdl_churn_vs_relationship, explanatory_data e prediction_data sono disponibili dall'esercizio precedente.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla regressione con statsmodels in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Update prediction data with log_odds
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# Print the head
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