Моделювання з категоріальною змінною
У попередніх вправах ви підігнали модель логістичної регресії з color як пояснювальною змінною разом із width, де ви розглядали color як кількісну змінну. У цій вправі ви розглядатимете color як категоріальну змінну, що під час побудови матриці моделі закодує color у 3 змінні з кодуванням 0/1.
Згадайте, що типове кодування в dmatrix() використовує першу групу як еталонну. Щоб переглянути матрицю моделі як датафрейм, додатковий аргумент у dmatrix(), а саме return_type, потрібно встановити в 'dataframe'.
Змінна color має природний порядок такий:
1: medium light
2: medium
3: medium dark
4: dark
Набір даних crab попередньо завантажено в робочому середовищі.
Ця вправа є частиною курсу
Узагальнені лінійні моделі в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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(____.____)