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: |

A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.

The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tw


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