#python #interceptor #statsmodels #coefficients
#python #перехватчик #statsmodels #коэффициенты
Вопрос:
Мы пытаемся оценить шансы продать Personal Loan человеку, у которого есть учетная запись CD. Итак, в нашей базе данных у нас есть наблюдения с разными наборами обеих переменных.
Я подгоняю логистическую регрессию с двумя биномиальными переменными. Все работает, но я не могу понять значение перехвата и переменных коэффициентов его размера…
log_mod = sm.Logit(bin_df['Personal Loan'], bin_df[['intercept', 'CD Account']]).fit()
log_mod.summary()
Это то, что я получил:
coef std err z P>|z| [0.025 0.975]
intercept -2.5508 0.056 -45.301 0.000 -2.661 -2.440
CD Account 2.4049 0.128 18.730 0.000 2.153 2.657
Шансы для учетной записи CD равны:
np.exp(log_mod.params[1])
11.076978939724048
Как интерпретировать отрицательный перехват?
Как интерпретировать такие большие коэффициенты? Что я могу сказать?
Комментарии:
1. Это относится к stats exchange, а не к stack overflow. Это сайт о проблемах программирования, это вопрос об интерпретации статистических результатов.
2. неправильно, чувак… «Этот вопрос, похоже, не по теме для этого сайта» — вот что у меня там есть
3. Вы были немного изменены. Вы не получите здесь ответа, о котором я бы не подумал.