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