데이터 유형과 분포 계열

이 레슨에서는 일반화 선형 모형(GLM)으로 모형화할 수 있는 다양한 데이터 유형을 배웠습니다. 이번 연습 문제에서는 이러한 데이터 유형을 복습하고, GLM 적합에 알맞은 분포 계열을 적용해 보세요.

प्रश्न

뉴욕시 브루클린 브리지의 자전거 통과 횟수를 일일 기온을 바탕으로 예측하려는 연구를 생각해 봅시다.

변수를 담고 있는 데이터셋 bike의 상위 다섯 행을 콘솔에서 확인하세요. 이를 위해 pandas의 head() 함수를 사용할 수 있어요.

모형 학습에 필요한 변수를 데이터에서 찾을 수 있습니다. 필요한 두 변수는 다음과 같습니다.

Brooklyn_B: 브루클린 브리지를 지나는 자전거 통과 횟수
Avg_Temp: 뉴욕시의 일일 평균 기온

산점도로 데이터를 시각화하면 다음과 같습니다.

GLM을 적합하기로 결정했습니다. 이제 반응 변수인 자전거 통과 횟수를 고려할 때, GLM을 적합하기 위해 어떤 분포 계열을 선택하시겠습니까?

संभावित उत्तर

Binomial()

Gaussian()

Poisson()