Какие проблемы могут возникнуть при интерпретации коэффициентов логистической регрессии?

Некоторые проблемы, которые могут возникнуть при интерпретации коэффициентов логистической регрессии:

• Нелинейность. 1 Логистическая регрессия предполагает линейную зависимость между предикторами и логарифмическими шансами результата, но исходная взаимосвязь между предиктором и результатом может быть нелинейной. 1 Прямая интерпретация коэффициентов, как в линейной регрессии, может ввести в заблуждение. 1
• Шкала логарифмических шансов. 1 Коэффициенты логистической регрессии представляют изменение логарифмических шансов результата на единицу изменения в предсказателе. 1 Преобразование этих изменений обратно в вероятности, которые обычно легче интерпретировать, требует дополнительных шагов, таких как возведение в степень. 1
• Эффекты взаимодействия. 1 Логистическая регрессия учитывает эффекты взаимодействия между предикторами, что усложняет простую интерпретацию. 1 Взаимодействия могут изменять влияние одного предиктора на результат на основе значения другого предиктора. 1
• Категориальные предикторы. 1 Когда предикторы являются категориальными, логистическая регрессия присваивает коэффициенты, представляющие разницу в логарифмических коэффициентах между каждой категорией и эталонной категорией. 1 Это требует тщательной интерпретации, особенно если имеется несколько категорий. 1
• Коллинеарность. 1 Высокая коллинеарность между предикторами может привести к увеличению стандартных ошибок и сделать интерпретацию коэффициентов ненадёжной. 1
• Устойчивость к выбросам. 3 Аномальные значения в данных могут значительно повлиять на результаты. 3

Для точной интерпретации коэффициентов логистической регрессии важно решать проблемы коллинеарности, например, с помощью выбора переменных или методов регуляризации. 1