Transformación de variables
Siguiendo con wells, vas a practicar cómo aplicar una transformación de variables directamente en la fórmula y al crear la matriz del modelo, sin necesidad de añadir primero los datos transformados al data frame. También volverás a calcular el error del modelo o desviancia para ver si la transformación mejora el ajuste.
Recuerda que la estructura de la función dmatrix() corresponde al lado derecho del argumento formula de glm(), además del argumento data.
dmatrix('y ~ x1 + x2',
data = my_data)
El conjunto de datos wells y el modelo model_ars con arsenic (variable original) ya están precargados 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.
# Import function dmatrix
import ____ as ____
from ____ import ____
# Construct model matrix for arsenic with log transformation
____('np.____(____)', data = ____,
return_type = 'dataframe').head()