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

Вправа

Швидкість зміни ймовірності

Для набору даних wells ви вже оцінили логістичну регресію з формулою моделі switch ~ distance100 і отримали таке рівняння: $$ log(\frac{\mu}{1-\mu}) = 0.6060 - 0.6219\times distance100 $$

У цій вправі ви використаєте цю модель, щоб зрозуміти, як змінюється оцінена ймовірність у певному значенні distance100, наприклад 1.5, як показано на рисунку нижче.

Згадайте формули для оберненого логіту (ймовірності)

$$ \mu = \frac{exp(\beta_0+\beta_1x_1)}{1+exp(\beta_0+\beta_1x_1)} $$

та похідної (крутизни дотичної) лінії моделі в точці \(x\):

$$ \beta*\mu(1-\mu) $$

Набір даних wells і модель wells_GLM завантажено в робочу область.

Інструкції 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Задайте x як значення distance100, що дорівнює 1.5.
  • Дістаньте коефіцієнти моделі та збережіть їх у змінних intercept і slope відповідно.