如何确定逻辑回归中对分类的百分比贡献？

Question

我试图了解每个功能对特定分类的贡献。假设我有客户，因为我的数据是收入，债务和年龄。我们正在尝试预测它们是否会拖欠某些贷款。客户1已分类，因为它们将以95％的概率违约。我想确定每个功能对此客户的分类结果有多大贡献，其基本目标是显示例如收入主要推动客户1的默认分类，而债务主要推动客户2的默认分类。

逻辑回归定义为

单个客户的分类是

我想了解每个特征（b_i）贡献了多少，但是除非我们去除指数，否则我们无法拆分特征并计算它们在概率中所占的比例。我们可以看看对数赔率的贡献

但是现在右边的术语可以是正数或负数，因此我不能说b_0例如占分类结果的20％。

这似乎是一个简单的问题，但答案尚不清楚。对数赔率在上方。如果我们将-2，-0.4和0.3相加并求解p，我们将得出违约概率。我们知道，最大的数字对该分类有最大的贡献，但是我如何比较0.3对-2和-0.4的贡献呢？