1. เรียนรู้
  2. /
  3. Courses
  4. /
  5. Pythonで学ぶ一般化線形モデル

Connected

Exercises

カテゴリ変数でのモデリング

これまでの演習では、説明変数として width に加えて color を用い、color を量的変数として扱ったロジスティック回帰モデルを当てはめました。本演習では、color をカテゴリ変数として扱います。モデル行列を作成するとき、color は 0/1 エンコーディングで 3 つの変数に符号化されます。

dmatrix() のデフォルトのエンコーディングでは、最初のグループが基準(リファレンス)になります。モデル行列をデータフレームとして表示するには、dmatrix() の追加引数 return_type を 'dataframe' に設定します。

color 変数には次の自然な順序があります:
1: medium light
2: medium
3: medium dark
4: dark

crab データセットはワークスペースにあらかじめ読み込まれています。

คำแนะนำ 1 / 4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • 変数 color を用いて model_matrix を作成します。color はカテゴリとして扱い、Treatment() 関数で基準グループを 4 に設定してください。
  • 応答変数を y とするロジスティックモデルを当てはめ、結果を表示してください。