1. Apprendre
    2. /
  2. Cours
    3. /
  3. Обобщённые линейные модели в Python
Connected

Exercice

Коэффициенты в терминах шансов

Ранее вы строили модель логистической регрессии для вероятности смены колодца в зависимости от уровня arsenic. В этом упражнении вы изучите, как другая переменная — distance100 — связана с этой вероятностью, и научитесь интерпретировать коэффициенты модели в терминах шансов.

Напомним, что логистическая регрессия строится в терминах логарифма шансов. Чтобы узнать, во сколько раз изменятся шансы при увеличении x на единицу, нужно экспоненцировать оценки коэффициентов. Такая величина называется отношением шансов.

Шансы — это отношение вероятности наступления события к вероятности его ненаступления. Например, если шансы выиграть в игре равны 1/2, или 1 к 2 (1:2), это означает, что на каждую победу приходится 2 поражения.

Набор данных wells уже загружен в рабочую среду.

Instructions

100 XP
  • Импортируйте библиотеку statsmodels и функцию glm из statsmodels.formula.api. Также импортируйте numpy как np.
  • С помощью glm() постройте модель логистической регрессии, в которой switch предсказывается по distance100.
  • Извлеките коэффициенты модели с помощью .params.
  • Вычислите мультипликативный эффект на шансы, используя функцию exp() из numpy.