連続変数のためのモデル行列
この動画では、モデル式、モデル行列を得るためのdmatrix()の内部動作、そしてそれがglm()関数とどのように関係するかを学びました。復習すると、dmatrix()への入力はglm()のformula引数の右辺です。変数がデータフレームの列である場合は、data引数でデータソースを指定する必要があります。
dmatrix('y ~ x1 + x2',
data = my_data)
この演習では、モデルを当てはめる前に、モデルの構造を確認して理解します。
データセットwellsは作業スペースに事前に読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ一般化線形モデル
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import function dmatrix()
from ____ import ____
# Construct model matrix with arsenic
model_matrix = ____('____', data = ____, return_type = 'dataframe')
print(model_matrix.____())