Ajustement du modèle étape par étape

Dans la vidéo, vous avez découvert les éléments clés pour ajuster un GLM en Python avec le package statsmodels. Dans cet exercice, vous allez définir les composants du GLM étape par étape, puis ajuster le modèle en appelant la méthode .fit().

Le jeu de données que vous utiliserez porte sur la contamination des eaux souterraines par l’arsenic au Bangladesh, où l’on souhaite modéliser la décision d’un ménage de changer de puits.
Les colonnes du jeu de données sont :

• switch : 1 si le changement de puits a eu lieu ; 0 sinon
• arsenic : niveau de contamination en arsenic du puits
• distance : distance au puits sûr le plus proche
• education : nombre d’années d’études de la personne à la tête du ménage

Le jeu de données wells a été préchargé dans l’environnement de travail.