Considérez 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 cela, vous pouvez utiliser la fonction head() de pandas.

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

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

Vous visualisez les données avec un nuage de points et obtenez ce qui suit :

Vous décidez d’ajuster un modèle GLM. En considérant la variable réponse, le nombre de traversées à vélo, quelle famille de distributions envisageriez-vous pour ajuster un GLM ?

Comment ajuster un GLM en Python ?

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