पैरामीटर एस्टीमेट्स निकालना
Regression मॉडल में आम तौर पर coefficient estimates सबसे अधिक महत्वपूर्ण होते हैं। पिछले अभ्यास में आपने model fit के परिणाम, यानी coefficient मान और उनसे जुड़े सांख्यिकीय मान, देखना सीखा था। इस अभ्यास में आप सीखेंगे कि मॉडल ऑब्जेक्ट से coefficients कैसे निकाले जाएँ।
एट्रिब्यूट .params में fitted मॉडल के coefficients होते हैं, जिनकी शुरुआत intercept मान से होती है। Coefficients के लिए 95% confidence interval निकालने के लिए आप fitted मॉडल wells_fit की मेथड .conf_int() का उपयोग कर सकते हैं।
याद रखें कि आपने जो मॉडल फिट किया था, उसे wells_fit नाम से सेव किया गया था और वह आपके workspace में पहले से लोड है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Generalized Linear Models
अभ्यास निर्देश
.paramsएट्रिब्यूट का उपयोग करके coefficients कोinterceptऔरslopeके रूप में सेव करें।- सेव किए गए intercept और slope को प्रिंट करें।
.conf_int()का उपयोग करके coefficients के लिए 95% confidence intervals निकालें और प्रिंट करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Extract coefficients from the fitted model wells_fit
intercept, slope = wells_fit.____
# Print coefficients
print('Intercept =', ____)
print('Slope =', ____)
# Extract and print confidence intervals
____(____.____)