Categorical वैरिएबल्स को कोड करना
पिछले अभ्यासों में आपने continuous वैरिएबल्स के लिए मॉडल मैट्रिक्स बनाना और वैरिएबल ट्रांसफॉर्मेशन लागू करना सीखा था। इस अभ्यास में आप एक categorical वैरिएबल को कोड करने के तरीकों का अभ्यास करेंगे.
Categorical डेटा अलग-अलग समूहों या फैक्टर्स के आधार पर संबंधों का विश्लेषण और तुलना करने का तरीका देता है। इसलिए, एक reference group चुनना महत्वपूर्ण होता है और अक्सर, अध्ययन के अनुसार, आप डिफॉल्ट reference group को बदलना चाहेंगे। reference group बदलने का एक आम कारण यह है कि तब coefficient estimates की व्याख्या अध्ययन के संदर्भ में और अधिक लागू और रोचक हो जाती है।
इस अभ्यास के लिए आप crab डेटासेट पर वापस आएँगे जहाँ color और spine categorical वैरिएबल्स हैं.
वर्कस्पेस में crab डेटासेट पहले से लोड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Generalized Linear Models
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import function dmatrix
from ____ import ____
# Construct and print model matrix for color as categorical variable
print(____('____', data = ____,
return_type = 'dataframe').head())