Raportul log-cotelor
Un dezavantaj al probabilităților și al rapoartelor de cote în predicțiile regresiei logistice este că liniile de predicție sunt curbate. Acest lucru face mai dificilă înțelegerea modului în care predicția se modifică atunci când schimbi variabila explicativă. Logaritmul raportului de cote ("raportul log-cotelor") are o relație liniară între răspunsul prezis și variabila explicativă. Astfel, pe măsură ce variabila explicativă se schimbă, nu vei observa variații dramatice în metrica de răspuns – ci doar variații liniare.
Deoarece valorile efective ale raportului log-cotelor sunt mai puțin intuitive decât raportul de cote (liniar), în scopuri de vizualizare este de obicei mai bine să reprezinți grafic raportul de cote și să aplici o transformare logaritmică scării axei y.
mdl_churn_vs_relationship, explanatory_data și plt_churn_vs_relationship sunt disponibile, iar dplyr este încărcat.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în Regresia în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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