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Tip Text: 
Dieses Modell kann auch gleichzeitig für mehrere Vorhersagevariablen verwendet werden, um für jeden Kunden Scores sowie Erfolgswahrscheinlichkeiten zu berechnen.
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Herausforderung: Mit logistischer Regression kann bestimmt werden, mit welcher Erfolgswahrscheinlichkeit ein Ereignis von bestimmten Variablen abhängt. So können beispielsweise Conversion-Prognosen erstellt werden. Typische Fragestellung: Kauft ein Kunde ein bestimmtes Produkt?

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So funktioniert‘s: In diesem Beispiel wird die Wahrscheinlichkeit für Reisen nach Schweden unter die Lupe genommen.

  1. Trainingsdaten und Responsedaten präparieren
  2. Eigenschaften festlegen, auf die geprüft werden soll (= Vorhersagevariablen, hier das Einkommen)
  3. Statistisches Modell erstellen und auswerten

Als Ergebnis erhält man eine Reihe von Koeffi zienten für jede Ausprägung(hier die Einkommensklasse). Je signifi kanter diese sind, desto aussagekräftiger ist die entsprechende Eigenschaft für das Eintreten des Ereignisses (hier die Buchung nach Schweden).

Darauf basierend lässt sich die Erfolgswahrscheinlichkeit (siehe blaue Kurve) berechnen.

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