Antrenează un model de regresie logistică

În acest exercițiu, vei continua cu datele din studiul privind contaminarea apelor subterane cu arsen în Bangladesh, unde vrei să modelezi probabilitatea de a schimba fântâna curentă în funcție de nivelul de arsen din aceasta.

Amintește-ți structura setului de date:

Setul de date wells este preîncărcat în spațiul de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele Liniare Generalizate în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă statsmodels și glm.
Folosind glm(), antrenează un model de regresie logistică în care switch este prezis de arsenic.
Afișează rezumatul modelului folosind .summary().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(____.____)

Editează și rulează codul