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

แบบฝึกหัด

Влияние мультиколлинеарности

На основе набора данных crab вы проанализируете последствия мультиколлинеарности. Напомним, что мультиколлинеарность может проявляться следующим образом:

  • Коэффициент незначим, однако переменная имеет высокую корреляцию с \(y\).
  • Добавление или удаление переменной существенно изменяет коэффициенты.
  • Знак коэффициента не соответствует ожидаемому.
  • Переменные попарно сильно коррелируют между собой.

คำแนะนำ

100 XP
  • Импортируйте необходимые функции из библиотеки statsmodels для работы с обобщёнными линейными моделями.
  • Постройте многомерную логистическую регрессию с переменными weight и width в качестве объясняющих и y в качестве зависимой переменной.
  • Выведите результаты модели с помощью функции print().