1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Giới thiệu về Hồi quy với statsmodels trong Python
Connected

Exercise

Log odds

Một hạn chế của xác suất và odds khi dự đoán bằng hồi quy logistic là các đường dự đoán đều bị uốn cong. Điều này khiến bạn khó suy luận xem điều gì xảy ra với dự đoán khi thay đổi biến giải thích. Logarithm của odds ("log odds" hay "logit") lại có mối quan hệ tuyến tính giữa phản hồi dự đoán và biến giải thích. Nghĩa là khi biến giải thích thay đổi, bạn sẽ không thấy những thay đổi đột ngột ở thước đo phản hồi — chỉ là thay đổi tuyến tính.

Vì giá trị thực tế của log odds kém trực quan hơn so với odds (tuyến tính), nên cho mục đích trực quan hóa, thường tốt hơn là vẽ odds và áp dụng biến đổi log cho thang trục y.

mdl_churn_vs_relationship, explanatory_data, và prediction_data có sẵn từ bài tập trước.

Instructions 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Cập nhật prediction_data để thêm cột log_odds được suy ra từ odds.
  • In 5 dòng đầu của prediction_data.