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Exercice

Type de données et famille de distribution

Dans cette leçon, vous avez vu différents types de données pouvant être modélisés à l'aide des modèles linéaires généralisés (GLM). Dans cet exercice, vous allez revoir ces types et choisir la famille de distribution appropriée pour ajuster un GLM.

Instructions 1/3

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Question

Supposons une étude où vous cherchez à prédire le nombre de traversées à vélo sur le pont de Brooklyn à New York en fonction de la température quotidienne.

Utilisez la Console pour afficher les cinq premières lignes du jeu de données bike, qui contient vos variables. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction head() de pandas.

Dans les données, vous trouverez les variables nécessaires pour entraîner votre modèle. Les deux variables requises sont :

  1. Brooklyn_B : le nombre de traversées à vélo sur le pont de Brooklyn
  2. Avg_Temp : la température quotidienne moyenne à New York

Vous visualisez les données à l'aide d'un nuage de points et obtenez ce qui suit :

Vous décidez d'ajuster un GLM. En tenant compte de la réponse, le nombre de traversées à vélo, quelle famille de distribution envisageriez-vous pour ajuster un GLM?

Réponses possibles