Biến đổi biến
Tiếp tục với wells, bạn sẽ luyện tập áp dụng phép biến đổi biến trực tiếp trong công thức và khi tạo ma trận mô hình, mà không cần thêm dữ liệu đã biến đổi vào data frame trước. Bạn cũng sẽ xem lại cách tính sai số mô hình hay deviance để xem liệu phép biến đổi có cải thiện mức độ phù hợp của mô hình không.
Nhắc lại: cấu trúc của hàm dmatrix() chính là vế bên phải của đối số công thức glm() cùng với đối số data.
dmatrix('y ~ x1 + x2',
data = my_data)
Bộ dữ liệu wells và mô hình model_ars với arsenic (biến gốc) đã được nạp sẵn trong môi trường 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
import ____ as ____
from ____ import ____
# Construct model matrix for arsenic with log transformation
____('np.____(____)', data = ____,
return_type = 'dataframe').head()