การสร้างโมเดลด้วยตัวแปรเชิงกลุ่ม
ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า คุณได้ฟิตโมเดล Logistic Regression โดยใช้ color เป็นตัวแปรอธิบายร่วมกับ width โดยถือว่า color เป็นตัวแปรเชิงปริมาณ ในแบบฝึกหัดนี้ จะปรับให้ color เป็นตัวแปรเชิงกลุ่ม (categorical variable) ซึ่งเมื่อสร้าง model matrix แล้ว จะเข้ารหัส color เป็น 3 ตัวแปรด้วยการเข้ารหัสแบบ 0/1
ขอให้ระลึกว่าการเข้ารหัสแบบ default ใน dmatrix() จะใช้กลุ่มแรกเป็น reference group เพื่อแสดง model matrix ในรูปแบบ dataframe ให้ตั้งค่า argument return_type ใน dmatrix() เป็น 'dataframe'
ตัวแปร color มีลำดับตามธรรมชาติดังนี้:
1: medium light
2: medium
3: medium dark
4: dark
ชุดข้อมูล crab ถูกโหลดไว้ใน workspace แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Generalized Linear Models ใน Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Construct model matrix
model_matrix = ____('C(____, ____(____))' , data = ____,
return_type = 'dataframe')
# Print first 5 rows of model matrix dataframe
print(____.____)
# Fit and print the results of a glm model with the above model matrix configuration
model = ____('____ ~ ____(____, ____(____))', data = ____,
family = ____).____
print(____.____)