1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Узагальнені лінійні моделі в Python
Connected

Вправа

Підібрати логістичну регресію

У цій вправі ви продовжите роботу з даними дослідження забруднення підземних вод миш'яком у Бангладеш. Ваше завдання — змоделювати ймовірність переходу на іншу криницю залежно від рівня миш'яку в поточній.

Згадайте структуру набору даних:

Набір даних wells попередньо завантажено в робочу область.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте statsmodels і glm.
  • За допомогою glm() навчіть модель логістичної регресії, у якій switch прогнозується за arsenic.
  • Виведіть зведення моделі за допомогою .summary().