逻辑回归系数没有意义

Question

我正在尝试为电信流失建立逻辑回归模型。

一些背景知识：为了预测客户流失率，我们的数据集包含 Account_Age、Current_Bill_Amount、Avg_Days_Delinquent（未付账单后的天数）、投诉、Avg_Calls 等变量数据。

我的问题与投诉变量有关。如图所示，投诉变量已转换为 5 个虚拟变量，因为有 6 个投诉类别。创建了 5 个虚拟列，将“定价”投诉排除在外。

现在，如“通话质量”的投诉图片所示，“计费问题”具有很高的绝对和百分比流失率，而其他投诉类型对流失率的贡献并不大。

图片可能不会显示在您的末尾，因此相同的链接是：https://imgur.com/88zHamt https://imgur.com/8WR19C0

关于投诉对客户流失的影响，我有 2 个问题。

问题一：

该算法不认为“通话质量”是一个重要变量，它的 P 值为 0.527。鉴于 81% 的客户（参考图片）投诉“通话质量”而流失，该算法给出了矛盾的结果。无法理解为什么会发生这种情况，通话质量肯定会影响客户流失。请分享您对此的看法。

问题2：

模型显着变量的系数 (P

如果您需要更多信息或有任何澄清，请告诉我。

import statsmodels.api as sm
logReg=sm.Logit(Y_train,X_train)
logistic_regression=logReg.fit() 
logistic_regression.summary()

问题 1 和 2 的答案是预期结果。

Answer 1

问题一：

p 值是系数不为空的概率，而不是特征的重要性，即使它经常被解释为它。 您在这里真正可以得出的结论是，无法（很有把握地）判断系数不为空。检查您的值的 95% 置信区间，它会很宽泛并且包含系数的正值。

作为一个例子，一个可能的解释是这个变量与其他一些变量一起携带冗余信息，这可以解释为什么算法不能说明它的有用性。 尝试向前或向后选择以迭代选择相关变量，这可能会改变您的最终选择。

问题 2：

系数为负绝对没有问题。

确实，您使用逻辑回归建模的是：

P(流失) = 1/(1+exp(sum(beta_i*x_i)) (see on wikipedia as an example)

beta_i 作为变量 x_i 的系数

您可以看到，负系数会降低流失概率。

在这里，您使用报告投诉的用户集（我看不到“无投诉”类别），根据您链接的图片，流失概率为 48.5%。

所以“默认”流失概率是 48.5%， 然而，虚拟变量“移动”的流失概率仅为 13.7%。 因此，添加用户抱怨“移动”类别的信息会降低流失概率。因此是负系数，并且对于“计费问题”和“支票帐户”来说是相同的。

现在，如果您添加整个用户集，任何类型的投诉都可能会增加流失概率，您将获得正系数。