Trénování logistické regrese

V tomto cvičení budeš pokračovat s daty ze studie o kontaminaci podzemní vody arsenem v Bangladéši. Tvým cílem je modelovat pravděpodobnost, že domácnost přejde na jiný vrt, v závislosti na hladině arsenu v aktuálním vrtu.

Připomeň si strukturu datasetu:

Dataset wells je v pracovním prostředí předem načtený.

Toto cvičení je součástí kurzu

Zobecněné lineární modely v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Importuj statsmodels a glm.
Pomocí glm() natrénuj model logistické regrese, kde switch je předpovídáno proměnnou arsenic.
Vypiš shrnutí modelu pomocí .summary().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Load libraries and functions
import ____.api as sm
from ____.____.api import glm

# Fit logistic regression model
model_GLM = ____(formula = ____,
                data = ____,
                family = ____.____.____).____ 

# Print model summary
print(____.____)

Upravit a spustit kód