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您用逻辑回归建立了一个预测用户是否会购买某商品的模型。其中一个特征是“用户年龄”(连续型变量),模型训练后得到的系数(coefficient)为0.05。在其他所有特征保持不变的情况下,这个系数0.05的正确解释是?
A. 年龄每增加一岁,用户购买的概率增加5%
B. 年龄每增加一岁,用户购买的概率增加0.05。
C. 年龄每增加一岁,用户购买的几率(Odds)变为原来的0.05倍。
D. 年龄每增加一岁,用户购买的几率(Odds)变为原来的exp(0.05)倍,约等于1.051倍。
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逻辑回归的系数直接影响的是对数几率(log-odds)。具体来说,log(p / (1-p)) = β0 + β1*x1 + ...。当特征x1增加一个单位时,对数几率增加β1。这意味着几率(Odds),即 p / (1-p),会乘以exp(β1)。因此,年龄每增加一岁,购买的几率(Odds)会变为原来的exp(0.05)倍。A和B选项错误地解释为对概率的直接线性影响。C选项错误地将系数本身作为乘数。