Kategorik değişkenle modelleme
Önceki egzersizlerde, açıklayıcı değişken olarak width ile birlikte color'ı kullanarak bir lojistik regresyon modeli kurmuştun ve color'ı nicel bir değişken gibi ele almıştın. Bu egzersizde color'ı kategorik bir değişken olarak ele alacaksın; model matrisini kurarken color, 0/1 kodlamasıyla 3 değişkene dönüştürülecek.
dmatrix() içindeki varsayılan kodlamanın ilk grubu referans grup olarak kullandığını unutma. Model matrisini bir dataframe olarak görmek için dmatrix() fonksiyonunda ek bir argüman olan return_type'ı 'dataframe' olarak ayarlayacağız.
color değişkeninin doğal bir sıralaması vardır:
1: orta açık
2: orta
3: orta koyu
4: koyu
crab veri kümesi çalışma alanına önceden yüklenmiştir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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(____.____)