❓ Как объяснить коэффициенты логистической регрессии без технических деталей
💡Представим так:
У нас есть модель, которая помогает понять — произойдёт ли какое-то событие. Например: купит ли человек товар, кликнет ли на рекламу или подпишется на рассылку.
Каждый признак (фактор) — это как один из аргументов «за» или «против» исхода. У каждого есть своя «весомость» — коэффициент: ➡️ Если коэффициент положительный — этот фактор повышает шанс, что событие произойдёт. ➡️ Если отрицательный — наоборот, снижает вероятность. ⭐ Чем больше по модулю число — тем сильнее влияние этого фактора.
Чтобы понять, насколько фактор влияет, можно посмотреть на exp(коэффициент) — это показывает, во сколько раз увеличиваются шансы.
▶️ Например: Если exp(коэффициент) = 1.5, это значит: каждый дополнительный «балл» этого признака повышает шансы на 50%.
❓ Как объяснить коэффициенты логистической регрессии без технических деталей
💡Представим так:
У нас есть модель, которая помогает понять — произойдёт ли какое-то событие. Например: купит ли человек товар, кликнет ли на рекламу или подпишется на рассылку.
Каждый признак (фактор) — это как один из аргументов «за» или «против» исхода. У каждого есть своя «весомость» — коэффициент: ➡️ Если коэффициент положительный — этот фактор повышает шанс, что событие произойдёт. ➡️ Если отрицательный — наоборот, снижает вероятность. ⭐ Чем больше по модулю число — тем сильнее влияние этого фактора.
Чтобы понять, насколько фактор влияет, можно посмотреть на exp(коэффициент) — это показывает, во сколько раз увеличиваются шансы.
▶️ Например: Если exp(коэффициент) = 1.5, это значит: каждый дополнительный «балл» этого признака повышает шансы на 50%.
If riding a bucking bronco is your idea of fun, you’re going to love what the stock market has in store. Consider this past week’s ride a preview.The week’s action didn’t look like much, if you didn’t know better. The Dow Jones Industrial Average rose 213.12 points or 0.6%, while the S&P 500 advanced 0.5%, and the Nasdaq Composite ended little changed.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ar
