Matrice del modello per variabili continue
Nel video hai imparato la formula del modello, come dmatrix() lavora “dietro le quinte” per ottenere la matrice del modello e come si collega alla funzione glm(). Come hai visto, l’input di dmatrix() corrisponde al lato destro dell’argomento formula di glm(). Se le variabili fanno parte del dataframe, devi anche specificare la sorgente dei dati tramite l’argomento data.
dmatrix('y ~ x1 + x2',
data = my_data)
In questo esercizio analizzerai e verificherai la struttura del tuo modello prima del fit del modello.
Il dataset wells è stato precaricato nell’ambiente di lavoro.
Questo esercizio fa parte del corso
Modelli lineari generalizzati in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Import function dmatrix()
from ____ import ____
# Construct model matrix with arsenic
model_matrix = ____('____', data = ____, return_type = 'dataframe')
print(model_matrix.____())