1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uogólnione modele liniowe w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Transformacja zmiennych

Kontynuując pracę ze zbiorem danych wells, przećwiczysz stosowanie transformacji zmiennych bezpośrednio w formule i macierzy modelu – bez konieczności wcześniejszego dodawania przekształconych danych do ramki danych. Sprawdzisz też, czy transformacja poprawiła dopasowanie modelu, obliczając błąd modelu (dewariancję).

Przypomnij sobie, że funkcja dmatrix() przyjmuje prawą stronę argumentu formula z funkcji glm() wraz z argumentem data.

dmatrix('y ~ x1 + x2', 
        data = my_data)

Zbiór danych wells oraz model model_ars ze zmienną arsenic (w oryginalnej postaci) zostały wczytane do środowiska.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Zaimportuj numpy jako np oraz dmatrix z biblioteki patsy.
  • Zbuduj macierz modelu, stosując transformację logarytmiczną na zmiennej arsenic za pomocą funkcji log() z biblioteki numpy.