Transformação de variável
Continuando com wells, você vai praticar a aplicação de transformação de variáveis diretamente na fórmula e na construção da matriz do modelo, sem precisar adicionar os dados transformados ao data frame antes. Você também vai revisar o cálculo do erro do modelo, ou desvio (deviance), para ver se a transformação melhorou o ajuste do modelo.
Lembre-se: a estrutura da função dmatrix() corresponde ao lado direito do argumento formula de glm(), além do argumento data.
dmatrix('y ~ x1 + x2',
data = my_data)
O conjunto de dados wells e o modelo model_ars com arsenic (variável original) já foram pré-carregados no ambiente de trabalho.
Este exercício faz parte do curso
Modelos Lineares Generalizados em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import function dmatrix
import ____ as ____
from ____ import ____
# Construct model matrix for arsenic with log transformation
____('np.____(____)', data = ____,
return_type = 'dataframe').head()