Ajuste del modelo paso a paso
En el vídeo, aprendiste los componentes clave para ajustar un GLM en Python con el paquete statsmodels. En este ejercicio, definirás los componentes del GLM paso a paso y, por último, ajustarás el modelo llamando al método .fit().
El conjunto de datos que vas a usar trata sobre la contaminación de aguas subterráneas con arsénico en Bangladesh, donde queremos modelar la decisión del hogar de cambiar el pozo actual.
Las columnas del conjunto de datos son:
switch: 1 si se realizó el cambio del pozo actual; 0 en caso contrarioarsenic: Nivel de contaminación por arsénico en el pozodistance: Distancia al pozo seguro conocido más cercanoeducation: Años de educación de la persona cabeza de familia
El conjunto de datos wells ya está precargado en el espacio de trabajo.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos lineales generalizados en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Define the formula the the logistic model
model_formula = '____ ~ ____'