我对多个特征进行了卡方检验，并使用这些特征构建了一个使用逻辑回归的二元分类器。具有最小 p 值 (~0.1) 的特征具有低系数 (=0)，而具有较高 p 值 (~0.3) 的特征具有高系数 (~2.9)。我如何解释这个？
一个特征是否可能具有低 p 值但系数为零？
卡方检验 P 值低，但逻辑回归系数低
数据挖掘
机器学习模型
卡方检验
p值
2022-02-19 23:58:48
1个回答
在最终确定模型时不考虑系数的大小。在选择它们时应该完全忽略系数的大小。
此外，显着系数不会为零，它们可以是较小的数字，如果您想通过对整个变量执行 *100 来查看更高的数字来转换同一个变量，则系数将是一个更高的量级数字。
低 p 值变量是显着的，即使它们的系数很低。