Comparer deux modèles

Dans l’exercice précédent, vous avez ajusté un modèle avec distance100 et arsenic comme variables explicatives. Dans cet exercice, vous allez analyser l’impact sur l’ajustement du modèle de chacune des variables ajoutées.

Rappel : les modèles que vous avez ajustés sont les suivants et ont été préchargés dans l’espace de travail :

model_dist = 'switch ~ distance100'
model_dist_ars = 'switch ~ distance100 + arsenic

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

Cet exercice fait partie du cours

Modèles linéaires généralisés en Python

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Instructions

Calculez la différence de déviance lorsque distance100 est ajoutée au modèle nul.
Calculez la différence de déviance lorsque arsenic est ajouté au modèle avec la variable distance100.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Compute the difference in adding distance100 variable
diff_deviance_distance = ____.____ - ____.____

# Print the computed difference in deviance
print('Adding distance100 to the null model reduces deviance by: ', 
      round(____,3))

# Compute the difference in adding arsenic variable
diff_deviance_arsenic = ____.____ - ____.____

# Print the computed difference in deviance
print('Adding arsenic to the distance model reduced deviance further by: ', 
      round(____,3))

Modifier et exécuter le code