Modelare cu variabilă categorială
În exercițiile anterioare ai ajustat un model de regresie logistică cu color ca variabilă explicativă alături de width, tratând color ca variabilă cantitativă. În acest exercițiu vei trata color ca variabilă categorială – la construirea matricei modelului, color va fi codificată în 3 variabile cu codificare 0/1.
Reține că encodarea implicită din dmatrix() folosește primul grup ca grup de referință. Pentru a vizualiza matricea modelului ca un dataframe, argumentul suplimentar return_type din dmatrix() va fi setat la 'dataframe'.
Variabila color are o ordine naturală după cum urmează:
1: medium light
2: medium
3: medium dark
4: dark
Setul de date crab este preîncărcat 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.
# Construct model matrix
model_matrix = ____('C(____, ____(____))' , data = ____,
return_type = 'dataframe')
# Print first 5 rows of model matrix dataframe
print(____.____)
# Fit and print the results of a glm model with the above model matrix configuration
model = ____('____ ~ ____(____, ____(____))', data = ____,
family = ____).____
print(____.____)