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  3. Pythonで学ぶ一般化線形モデル
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演習

線形モデルはGLMの特別なケース

この演習では、ols() 関数と glm() 関数の2通りで線形モデルを当てはめます。これにより、線形モデルが一般化線形モデル（GLM）の特別なケースであることを確認します。

動画で紹介した、事前読み込み済みの salary データセットを使います。

Python における線形モデルの定義は次のとおりです:

ols(formula = 'y ~ X', data = my_data).fit()

そして一般化線形モデルは次のように学習できます。

glm(formula = 'y ~ X', data = my_data, family = sm.families.___).fit()

指示1 / 2

undefined XP
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  • 一般的なエイリアス sm で statsmodels.api を、そして statsmodels.formula.api から ols と glm モジュールをインポートします。
  • salary データセットを使い、Experience で Salary を予測する線形モデルを当てはめてください。