Telegram Group & Telegram Channel
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%.

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ds_interview_lib/944
Create:
Last Update:

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%.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/944

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Look for Channels Online

You guessed it – the internet is your friend. A good place to start looking for Telegram channels is Reddit. This is one of the biggest sites on the internet, with millions of communities, including those from Telegram.Then, you can search one of the many dedicated websites for Telegram channel searching. One of them is telegram-group.com. This website has many categories and a really simple user interface. Another great site is telegram channels.me. It has even more channels than the previous one, and an even better user experience.These are just some of the many available websites. You can look them up online if you’re not satisfied with these two. All of these sites list only public channels. If you want to join a private channel, you’ll have to ask one of its members to invite you.

The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from pl


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA