Я смотрел это видео с ютуб-канала StatsQuest, созданного Джошем Стармером. Мне потребовалась целая вечность, чтобы наконец понять кристально ясное значение коэффициентов.
Я разработал шпаргалку, чтобы доказать, почему exp(coefficient) показывает, во сколько раз увеличивается вероятность (отношение шансов) успеха в Модели логистической регрессии.
Прежде чем приступить к изображению, я настоятельно рекомендую посмотреть видео (ранее также ссылка).
Это изображение показывает вывод из видео. Он проходит через все математические расчеты, чтобы получить вероятность для разных значений x (веса). Затем я анализирую почему с помощью логистических свойств.
Это другое изображение показывает интерпретацию для любых единиц, увеличивающихся по x (веса в примере). А также для любого выхода, учитывая, что b — это точка пересечения, а a — коэффициент для переменной x.
Дайте мне знать о любых сомнениях в комментариях, чтобы я мог знать, нужно ли что-то выделить или исправить.
Большое спасибо за внимание.
Я надеюсь, что это помогает!
