1. Обучение
    2. /
  2. Курса
    3. /
  3. Uogólnione modele liniowe w Pythonie
Connected

упражнение

Typ danych i rodzina rozkładów

W tej lekcji poznałeś różne typy danych, które można modelować za pomocą uogólnionych modeli liniowych (GLM). W tym ćwiczeniu przypomnisz sobie te typy danych i dobierzesz odpowiednią rodzinę rozkładów do dopasowania modelu GLM.

Инструкции 1/3

undefined XP
    1
    2
    3

Вопрос

Rozważ badanie, w którym chcesz przewidywać liczbę przejazdów rowerowych przez Most Brooklyński w Nowym Jorku na podstawie dziennej temperatury.

Użyj konsoli, aby wyświetlić pięć pierwszych wierszy zbioru danych bike zawierającego potrzebne zmienne. Możesz do tego użyć funkcji head() z biblioteki pandas.

W danych znajdziesz zmienne potrzebne do wytrenowania modelu. Dwie kluczowe zmienne to:

  1. Brooklyn_B: liczba przejazdów rowerowych przez Most Brooklyński
  2. Avg_Temp: średnia dzienna temperatura w Nowym Jorku

Dane wizualizujesz za pomocą wykresu rozrzutu i otrzymujesz następujący wynik:

Decydujesz się dopasować model GLM. Biorąc pod uwagę zmienną odpowiedzi – liczbę przejazdów rowerowych – którą rodzinę rozkładów wybierzesz do dopasowania modelu GLM?

Возможные ответы