Transformarea variabilelor
Continuând cu setul de date wells, vei exersa aplicarea transformărilor de variabile direct în formulă și în matricea modelului, fără a fi nevoie să adaugi mai întâi datele transformate în dataframe. Vei revizita, de asemenea, calculul erorii modelului (devianta) pentru a verifica dacă transformarea a îmbunătățit potrivirea modelului.
Reamintește-ți că structura funcției dmatrix() corespunde părții drepte a argumentului formula din glm(), împreună cu argumentul data.
dmatrix('y ~ x1 + x2',
data = my_data)
Setul de date wells și modelul model_ars cu variabila arsenic (originală) au fost preîncărcate în spațiul de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele Liniare Generalizate în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import function dmatrix
import ____ as ____
from ____ import ____
# Construct model matrix for arsenic with log transformation
____('np.____(____)', data = ____,
return_type = 'dataframe').head()