1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Обобщённые линейные модели в Python
Connected

Exercise

Тип данных и семейство распределений

В этом уроке вы познакомились с различными типами данных, которые можно моделировать с помощью обобщённых линейных моделей (GLM). В этом упражнении вы повторите типы данных и выберете подходящее семейство распределений для подгонки GLM.

Instructions 1/3

undefined XP
    1
    2
    3

Question

Представьте, что вы проводите исследование и пытаетесь предсказать количество велосипедных переездов через Бруклинский мост в Нью-Йорке в зависимости от дневной температуры.

Используйте консоль, чтобы просмотреть первые пять строк набора данных bike, содержащего нужные переменные. Для этого воспользуйтесь функцией head() из библиотеки pandas.

В данных вы найдёте переменные, необходимые для обучения модели. Вам понадобятся две из них:

  1. Brooklyn_B — количество велосипедных переездов через Бруклинский мост;
  2. Avg_Temp — средняя дневная температура в Нью-Йорке.

Вы визуализируете данные с помощью диаграммы рассеяния и получаете следующий результат:

Вы решаете подогнать GLM. Принимая во внимание переменную отклика — количество велосипедных переездов, — какое семейство распределений вы выберете для подгонки GLM?

Possible answers