In einer logistischen Regression, die Churn vorhersagt, ist ein Koeffizient 0,7. Was bedeutet das konkret?

Ein Koeffizient von 0,7 heißt, dass eine Erhöhung dieses Prädiktors um eine Einheit die Odds für Churn mit e hoch 0,7 multipliziert, also rund 2,0, bei konstant gehaltenen anderen Prädiktoren. Das ist eine Änderung der Log Odds, nicht der Wahrscheinlichkeit. Der Effekt auf die Wahrscheinlichkeit hängt davon ab, wo du startest, denn die logistische Kurve ist nahe 0,5 am steilsten und an den Extremen fast flach.

Exponenzieren. E hoch 0,7 ist etwa zwei, also verdoppelt eine Einheit mehr in diesem Prädiktor die Odds für Churn ungefähr, bei sonst konstanten Werten. Was ich danach immer sage: Odds verdoppeln ist nicht Wahrscheinlichkeit verdoppeln. Sitzt ein Kunde bei 2 Prozent Churn-Wahrscheinlichkeit, bringt eine Verdopplung der Odds ihn auf rund 4 Prozent. Ist er schon bei 50 Prozent, landet er bei 67 Prozent. Gleicher Koeffizient, sehr unterschiedliche Bedeutung in der echten Welt, weil die logistische Kurve in der Wahrscheinlichkeit nicht linear ist. Dann zwei Einschränkungen. Eine Einheit wovon? Wenn ich das Feature standardisiert habe, ist das eine Standardabweichung, also würde ich es in Originaleinheiten umrechnen, bevor ich irgendeinem Stakeholder irgendetwas erzähle. Und alles andere konstant halten leistet hier viel Arbeit: Wenn dieses Feature mit der Vertragsdauer verwoben ist, bewegt sich kein Kunde tatsächlich allein auf dieser Achse, also zeige ich lieber vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten bei realistischen Feature-Kombinationen, als den rohen Koeffizienten zu zitieren.