Khớp hồi quy logistic
Trong bài tập này, bạn sẽ tiếp tục với dữ liệu từ nghiên cứu về ô nhiễm nước ngầm bởi thạch tín ở Bangladesh, nơi bạn muốn mô hình hóa xác suất chuyển sang giếng khác dựa trên mức thạch tín hiện có trong giếng.
Nhắc lại cấu trúc bộ dữ liệu:
Bộ dữ liệu wells đã được nạp sẵn trong không gian làm việc.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình Tuyến tính Tổng quát (GLM) trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Import
statsmodelsvàglm. - Dùng
glm()để khớp một mô hình hồi quy logistic trong đóswitchđược dự đoán bởiarsenic. - In tóm tắt mô hình bằng
.summary().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Load libraries and functions
import ____.api as sm
from ____.____.api import glm
# Fit logistic regression model
model_GLM = ____(formula = ____,
data = ____,
family = ____.____.____).____
# Print model summary
print(____.____)