Modèle linéaire, un cas particulier de GLM
Dans cet exercice, vous allez ajuster un modèle linéaire de deux façons : avec la fonction ols() et avec la fonction glm(). Cela vous montrera qu'un modèle linéaire est un cas particulier d'un modèle linéaire généralisé (GLM).
Vous utiliserez l'ensemble de données salary préchargé, présenté dans la vidéo.
Rappelez-vous que le modèle linéaire en Python se définit comme suit :
ols(formula = 'y ~ X', data = my_data).fit()
et que le modèle linéaire généralisé peut être entraîné avec
glm(formula = 'y ~ X', data = my_data, family = sm.families.___).fit()
Cette activité fait partie du cours
Modèles linéaires généralisés en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
import ____ as ____
from ____.____.____ import ____, ____
# Fit a linear model
model_lm = ols(formula = '____ ~ ____',
data = ____).fit()
# View model coefficients
print(model_lm.params)