Antrenează o regresie logistică multivariabilă

Folosind cunoștințele dobândite în video, vei reveni la setul de date crab pentru a antrena un model de regresie logistică multivariată. În capitolul 2 ai antrenat o regresie logistică cu width ca variabilă explicativă. În acest exercițiu vei analiza efectele adăugării variabilei color ca variabilă suplimentară.

Variabila color are o ordine naturală: medium light, medium, medium dark și dark. Prin urmare, color este o variabilă ordinală pe care, în acest exemplu, o vei trata ca variabilă cantitativă.

Setul de date crab este deja încărcat în spațiul de lucru. Reține că singura diferență față de cazul univariat se află în argumentul formulei, unde vei adăuga structura necesară pentru a include noua variabilă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele Liniare Generalizate în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă funcțiile necesare din biblioteca statsmodels pentru GLM-uri.
Definește argumentul formula, în care width și color sunt variabilele explicative, iar y este variabila răspuns.
Antrenează un model de regresie logistică multivariată folosind funcția glm().
Afișează rezultatele modelului.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import statsmodels
import ____.____ as sm
from ____.____.____ import glm

# Define model formula
formula = '____ ~ ____'

# Fit GLM
model = glm(____, ____ = ____, ____ = sm.____.____).____

# Print model summary
____(____.____)

Editează și rulează codul