लिनीयर मॉडल का सारांश विश्लेषण करें
अलग-अलग इम्प्यूटेड मॉडलों के परफॉर्मेंस का विश्लेषण करना, missing data से निपटने में सबसे महत्वपूर्ण कार्यों में से एक है. इससे तय होता है कि आप किस तरह के इम्प्यूटेड DataFrame पर भरोसा कर सकते हैं. विश्लेषण के लिए, आप इम्प्यूटेड DataFrame पर एक लिनीयर रिग्रेशन मॉडल फिट कर सकते हैं और उन विभिन्न पैरामीटर्स को देख सकते हैं जो इम्प्यूटेशन टाइप के चुनाव को प्रभावित करते हैं.
इस अभ्यास में, आपके लिए diabetes_cc DataFrame पहले से लोड है, जो diabetes DataFrame का complete case है. यह complete case अन्य इम्प्यूटेड DataFrames की तुलना के लिए बेस की तरह काम करता है. आप लिनीयर रिग्रेशन मॉडल बनाने और summaries जनरेट करने के लिए statsmodels.api पैकेज का उपयोग करेंगे, जो sm के रूप में लोड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Missing Data से निपटना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Add constant to X and set X & y values to fit linear model
X = sm.add_constant(___)
y = ___
lm = sm.OLS(y, X).fit()