Değişken dönüşümü
wells veri kümesiyle devam ederek, dönüştürülmüş veriyi önce veri çerçevesine eklemeye gerek kalmadan, formül ve model matrisi içinde doğrudan değişken dönüşümü uygulamayı pratik edeceksin. Ayrıca, dönüşümün model uyumunu iyileştirip iyileştirmediğini görmek için model hatası ya da sapmayı (deviance) yeniden hesaplayacaksın.
dmatrix() işlevinin yapısının, glm() fonksiyonundaki formül argümanının sağ tarafı ve buna ek olarak data argümanı olduğunu unutma.
dmatrix('y ~ x1 + x2',
data = my_data)
wells veri kümesi ve arsenic (orijinal değişken) ile kurulan model_ars modeli çalışma alanına önceden yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import function dmatrix
import ____ as ____
from ____ import ____
# Construct model matrix for arsenic with log transformation
____('np.____(____)', data = ____,
return_type = 'dataframe').head()