churn की भविष्यवाणी करने वाले logistic regression में एक coefficient 0.7 है। इसका असल में मतलब क्या है?

0.7 के coefficient का मतलब है कि उस predictor में एक unit की बढ़त churn की odds को e की घात 0.7 से गुणा कर देती है, यानी करीब 2.0, बशर्ते बाकी predictors स्थिर रहें। यह log odds में बदलाव है, probability में नहीं। probability पर असर इस बात पर निर्भर है कि आप शुरू कहां से करते हैं, क्योंकि logistic curve 0.5 के आसपास सबसे तीखी और सिरों पर लगभग सपाट होती है।

इसका exponent लीजिए। e की घात 0.7 करीब दो है, तो उस predictor में एक unit की बढ़त churn की odds को लगभग दोगुना कर देती है, बाकी सब कुछ स्थिर रखते हुए। जो बात मैं इसके तुरंत बाद हमेशा कहता हूं वह यह कि odds दोगुनी होना probability का दोगुना होना नहीं है। अगर कोई customer 2 प्रतिशत churn probability पर है, तो odds दोगुनी होने से वह करीब 4 प्रतिशत पर जाता है। अगर वह पहले से 50 प्रतिशत पर है, तो वह 67 प्रतिशत पर पहुंचता है। वही coefficient, असल दुनिया में बहुत अलग मतलब, क्योंकि logistic curve probability में linear नहीं है। फिर दो चेतावनियां। एक unit किस चीज की? अगर मैंने feature standardize किया है तो वह एक standard deviation है, इसलिए किसी स्टेकहोल्डर को कुछ भी बताने से पहले मैं उसे मूल units में दोबारा कहूंगा। और बाकी सब कुछ स्थिर रखना बहुत बड़ा काम कर रहा है: अगर यह feature tenure से उलझा हुआ है, तो कोई customer असल में अकेले इसी धुरी पर नहीं चलता, इसलिए मैं कच्चा coefficient बताने के बजाय वास्तविक feature संयोजनों पर predicted probabilities दिखाना पसंद करूंगा।