Порівняйте дві моделі
У попередній вправі ви оцінили модель із змінними-пояснювачами distance100 та arsenic. У цій вправі ви проаналізуєте, як кожна з доданих змінних впливає на якість підгонки моделі.
Нагадаємо, що ви оцінили такі моделі, і їх уже завантажено в робочу область:
model_dist = 'switch ~ distance100'model_dist_ars = 'switch ~ distance100 + arsenic
Набір даних wells також попередньо завантажено в робочу область.
Ця вправа є частиною курсу
Узагальнені лінійні моделі в Python
Інструкції до вправи
- Обчисліть різницю девіації, коли
distance100додається до нульової моделі. - Обчисліть різницю девіації, коли
arsenicдодається до моделі зі змінноюdistance100.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Compute the difference in adding distance100 variable
diff_deviance_distance = ____.____ - ____.____
# Print the computed difference in deviance
print('Adding distance100 to the null model reduces deviance by: ',
round(____,3))
# Compute the difference in adding arsenic variable
diff_deviance_arsenic = ____.____ - ____.____
# Print the computed difference in deviance
print('Adding arsenic to the distance model reduced deviance further by: ',
round(____,3))