Transformation de variable
En poursuivant avec wells, vous allez vous entraîner à appliquer une transformation de variable directement dans la formule et la matrice du modèle, sans devoir ajouter au préalable la variable transformée au DataFrame. Vous reverrez aussi le calcul de l’erreur du modèle, ou déviance, pour vérifier si la transformation améliore l’ajustement.
Rappelez-vous que la structure de la fonction dmatrix() correspond au côté droit de l’argument de formule de glm(), en plus de l’argument data.
dmatrix('y ~ x1 + x2',
data = my_data)
Le jeu de données wells et le modèle model_ars avec arsenic (variable d’origine) ont été préchargés dans l’espace de travail.
Cet exercice fait partie du cours
Modèles linéaires généralisés en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Import function dmatrix
import ____ as ____
from ____ import ____
# Construct model matrix for arsenic with log transformation
____('np.____(____)', data = ____,
return_type = 'dataframe').head()