Razão de probabilidade de log
Uma desvantagem das probabilidades e razões de chances para previsões de regressão logística é que as linhas de previsão para cada uma delas são curvas. Isso dificulta o raciocínio sobre o que acontece com a previsão quando você faz uma alteração na variável explicativa. O logaritmo da razão de chances (a "razão de chances logarítmica") tem uma relação linear entre a resposta prevista e a variável explicativa. Isso significa que, à medida que a variável explicativa muda, você não vê mudanças drásticas na métrica de resposta - apenas mudanças lineares.
Como os valores reais da razão de chances logarítmica são menos intuitivos do que a razão de chances (linear), para fins de visualização, geralmente é melhor plotar a razão de chances e aplicar uma transformação logarítmica à escala do eixo y.
mdl_churn_vs_relationshipVocê pode ver que explanatory_data e plt_churn_vs_relationship estão disponíveis e que dplyr está carregado.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à regressão em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# 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