Analýza shrnutí lineárního modelu
Analyzovat výkonnost různých imputovaných modelů je jeden z nejdůležitějších kroků při práci s chybějícími daty. Určuje, na který imputovaný DataFrame se můžeš spolehnout. Pro analýzu můžeš na imputovaném DataFramu natrénovat lineární regresní model a sledovat různé parametry, které ovlivňují výběr metody imputace.
V tomto cvičení máš k dispozici DataFrame diabetes_cc, což je kompletní případ diabetického DataFramu. Kompletní případ slouží jako základ pro srovnání s ostatními imputovanými DataFramy. Pro vytvoření lineárního regresního modelu a generování souhrnů použiješ balíček statsmodels.api načtený jako sm.
Toto cvičení je součástí kurzu
Dealing with Missing Data in Python
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Add constant to X and set X & y values to fit linear model
X = sm.add_constant(___)
y = ___
lm = sm.OLS(y, X).fit()