53、无系数模型的准回归系数解读与应用

无系数模型的准回归系数解读与应用

1. 引言

在营销分析和建模中，回归系数一直是常用的工具。模型构建者和营销人员在解释传统回归模型时依赖回归系数。然而，随着新的机器学习技术的出现，一些方法没有传统意义上的系数，这给模型评估和使用带来了挑战。为了解决这个问题，准回归系数（quasi - RC）应运而生，它能提供类似于回归系数的信息，用于评估和使用无系数模型。

2. 多元逻辑回归模型中的准回归系数计算与解读

2.1 模型构建

以Cataloger ABC的邮件营销活动为例，构建了一个用于预测响应（RESPONSE）的逻辑回归模型（LRM），该模型基于四个预测变量：
- DOLLAR_2：过去两年内的消费金额
- LSTORD_M：自上次订单以来的月数
- RFM_CELL：近期性/频率/金额单元格（1 = 最佳，5 = 最差）
- AGE_Y：是否知道客户年龄（1 = 知道，0 = 不知道）

响应模型的公式为：
[
pred_lgt\ RESPONSE = -3.004 + 0.00210\times DOLLAR_2 - 0.1995\times RFM_CELL - 0.0798\times LSTORD_M + 0.5337\times AGE_Y
]

2.2 DOLLAR_2的部分准回归系数（logit）计算步骤

1. 对数据进行评分，得到M - 传播公共区域内所有个体的预测对数响应（pred_lgt RESPONSE）。
2. 按DOLLAR_2对评分后的数据进行升序排序，并将数据按DOL