1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Modele Liniare Generalizate în Python
Connected

Exercise

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.

Instructions 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Importă numpy ca np și dmatrix din patsy.
  • Construiește o matrice a modelului aplicând transformarea logaritmică asupra variabilei arsenic cu funcția log() din numpy.