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 interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Import function dmatrix
import ____ as ____
from ____ import ____
# Construct model matrix for arsenic with log transformation
____('np.____(____)', data = ____,
return_type = 'dataframe').head()