Преобразование переменных
Продолжая работу с набором данных wells, вы потренируетесь применять преобразования переменных непосредственно в формуле и матрице плана — без необходимости добавлять преобразованные данные в датафрейм заранее. Также вы вернётесь к вычислению ошибки модели (девиансы), чтобы проверить, улучшило ли преобразование качество подгонки модели.
Напомним, что функция dmatrix() принимает правую часть аргумента formula функции glm(), а также аргумент data.
dmatrix('y ~ x1 + x2',
data = my_data)
Набор данных wells и модель model_ars с переменной arsenic (исходной, без преобразования) уже загружены в рабочую среду.
Это упражнение является частью курса
Обобщённые линейные модели в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import function dmatrix
import ____ as ____
from ____ import ____
# Construct model matrix for arsenic with log transformation
____('np.____(____)', data = ____,
return_type = 'dataframe').head()