Покрокове налаштування моделі

У відеолекції ви розглянули ключові компоненти побудови GLM у Python за допомогою пакета statsmodels. У цій вправі ви поетапно визначите складові GLM і зрештою навчите модель, викликавши метод .fit().

Ви використаєте набір даних про забруднення підземних вод миш'яком у Бангладеш. Ми хочемо змоделювати рішення домогосподарства про перехід на іншу криницю.
Стовпці в наборі даних:

• switch: 1, якщо перехід на іншу криницю відбувся; 0 — інакше
• arsenic: рівень забруднення криниці миш'яком
• distance: відстань до найближчої відомої безпечної криниці
• education: роки освіти голови домогосподарства

Набір даних wells уже завантажено в робочу область.