Extraire les estimations des paramètres
Dans un modèle de régression, les coefficients sont généralement l’élément central. Dans l’exercice précédent, vous avez vu comment afficher les résultats de l’ajustement du modèle, et donc les valeurs des coefficients et leurs statistiques associées. Dans cet exercice, vous allez apprendre à extraire les coefficients à partir de l’objet modèle.
L’attribut .params contient les coefficients du modèle ajusté, en commençant par l’ordonnée à l’origine (intercept). Pour calculer un intervalle de confiance à 95 % pour les coefficients, vous pouvez utiliser la méthode .conf_int() du modèle ajusté wells_fit.
Rappelez-vous que le modèle que vous avez ajusté a été enregistré sous le nom wells_fit et est donc déjà chargé dans votre espace de travail.
Cet exercice fait partie du cours
Modèles linéaires généralisés en Python
Instructions
- Enregistrez les coefficients sous
interceptetslopeen utilisant l’attribut.params. - Affichez l’ordonnée à l’origine et la pente enregistrées.
- Extrayez et affichez les intervalles de confiance à 95 % des coefficients avec
.conf_int().
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Extract coefficients from the fitted model wells_fit
intercept, slope = wells_fit.____
# Print coefficients
print('Intercept =', ____)
print('Slope =', ____)
# Extract and print confidence intervals
____(____.____)