로지스틱 회귀 적합하기
이번 연습 문제에서는 방글라데시의 지하수 비소(arsenic) 오염 연구 데이터를 이어서 사용해, 우물에 존재하는 비소 농도에 따라 현재 우물을 바꿀(switch) 확률을 모델링해 보겠습니다.
데이터셋 구조를 다시 확인하세요:
데이터셋 wells는 워크스페이스에 미리 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Generalized Linear Models
연습 안내
statsmodels와glm을 임포트하세요.glm()을 사용해switch를arsenic으로 예측하는 로지스틱 회귀 모델을 적합하세요..summary()로 모델 요약을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Load libraries and functions
import ____.api as sm
from ____.____.api import glm
# Fit logistic regression model
model_GLM = ____(formula = ____,
data = ____,
family = ____.____.____).____
# Print model summary
print(____.____)