如何解释逻辑回归（logistic regression）中类别/布尔变量的系数？

How do you interpret logistic regression coefficients for categorical and boolean variables?

题目类型: 技术面试题

这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。

难度: medium

分类: Machine Learning, Statistics

标签: Log Odds, Odds Ratio, One-hot Encoding

目标公司: TikTok

参考答案摘要

答案 逻辑回归系数作用在 log-odds 上：系数为正表示特征增大会提高发生概率（更准确说提高 log-odds），为负则降低。对布尔变量（0/1），系数表示从 0 变为 1 时 log-odds 的变化量；把系数取 exp 得到 odds ratio（胜算比），更好解释。对类别变量通常用 one-hot 编码：每个类别相对“基准类别”的系数表示该类别对 log-odds 的增减。解释时要强调：...

本题提供 STAR 原则详细解答和技术解析，登录匠人学院学习中心即可查看完整答案。