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

Вправа

Коефіцієнти у термінах шансів

Раніше ви вже підігнали модель логістичної регресії для ймовірності зміни криниці залежно від рівнів arsenic. У цій вправі ви дослідите, як інша змінна distance100 пов'язана з ймовірністю зміни та як інтерпретувати значення коефіцієнтів у термінах шансів.

Пам'ятайте, що модель логістичної регресії задається через логарифм шансів, тож щоб дізнатися, у скільки разів змінюються шанси за приросту x на одиницю, потрібно взяти експоненту від оцінки коефіцієнта. Це також називають відношенням шансів (odds ratio).

Шанси — це відношення ймовірності події до ймовірності її нестанення. Наприклад, якщо шанси виграти гру дорівнюють 1/2 або 1 до 2 (1:2), це означає, що на кожну одну перемогу припадає 2 поразки.

Набір даних wells завантажено в робочу область.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте бібліотеку statsmodels і функцію glm з statsmodels.formula.api. Також імпортуйте numpy як np.
  • За допомогою glm() підіженіть модель логістичної регресії, де switch передбачається за distance100.
  • Отримайте коефіцієнти моделі через .params.
  • Обчисліть мультиплікативний ефект на шанси за допомогою функції exp() з numpy.