Trasformazione delle variabili
Proseguendo con wells, farai pratica nell'applicare le trasformazioni delle variabili direttamente nella formula e nella matrice del modello, senza dover prima aggiungere i dati trasformati al data frame. Rivedrai anche il calcolo dell'errore del modello, o devianza, per verificare se la trasformazione ha migliorato l'adattamento del modello.
Ricorda che la struttura della funzione dmatrix() corrisponde al lato destro della formula di glm() oltre all'argomento data.
dmatrix('y ~ x1 + x2',
data = my_data)
Il dataset wells e il modello model_ars con arsenic (variabile originale) sono già stati precaricati 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
import ____ as ____
from ____ import ____
# Construct model matrix for arsenic with log transformation
____('np.____(____)', data = ____,
return_type = 'dataframe').head()