เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

Log odds ratio

ข้อเสียอย่างหนึ่งของการใช้ความน่าจะเป็นและ odds ratio ในการพยากรณ์ด้วย logistic regression คือเส้นพยากรณ์ของทั้งสองแบบมีลักษณะโค้ง ทำให้ยากต่อการวิเคราะห์ว่าค่าพยากรณ์จะเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อตัวแปรอธิบายเปลี่ยนไป ในทางกลับกัน ลอการิทึมของ odds ratio (หรือ "log odds ratio") มีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างค่าพยากรณ์กับตัวแปรอธิบาย หมายความว่าเมื่อตัวแปรอธิบายเปลี่ยนแปลง ค่าตอบสนองจะเปลี่ยนแบบเส้นตรง ไม่กระโดดผิดปกติ

อย่างไรก็ตาม เนื่องจากค่า log odds ratio นั้นตีความได้ยากกว่า odds ratio แบบเส้นตรง ในการแสดงผลกราฟจึงนิยมพล็อต odds ratio แล้วใช้การแปลงลอการิทึมกับแกน y แทน

mdl_churn_vs_relationship, explanatory_data และ plt_churn_vs_relationship พร้อมใช้งานแล้ว และโหลด dplyr ไว้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การถดถอยใน R เบื้องต้น

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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
แก้ไขและรันโค้ด