1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình Tuyến tính Tổng quát (GLM) trong Python
Connected

Bài tập

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.

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Import numpy là np, và dmatrix từ patsy.
  • Xây dựng ma trận mô hình bằng cách áp dụng phép biến đổi log lên arsenic bằng hàm log() của numpy.