Ma trận mô hình cho biến liên tục
Trong video, bạn đã tìm hiểu về công thức mô hình, cơ chế nội bộ của dmatrix() để tạo ma trận mô hình và mối liên hệ của nó với hàm glm(). Như bạn đã biết, đầu vào của dmatrix() chính là vế phải của đối số công thức trong glm(). Nếu các biến nằm trong một dataframe, bạn cũng cần chỉ định nguồn dữ liệu thông qua đối số data.
dmatrix('y ~ x1 + x2',
data = my_data)
Trong bài tập này, bạn sẽ phân tích và xác nhận cấu trúc của mô hình trước khi tiến hành fit mô hình.
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
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import function dmatrix()
from ____ import ____
# Construct model matrix with arsenic
model_matrix = ____('____', data = ____, return_type = 'dataframe')
print(model_matrix.____())