偏差與線性轉換
如同你在前面練習中所看到的，當你加入能提升模型擬合的變數時，偏差會下降。本題會延續井水切換（well switch）資料的範例，並使用你以 distance 變數所擬合的模型，不過這次要評估當變數做線性轉換時會發生什麼情況。
請注意，變數 distance100 是將原本的 distance 除以 100，以便讓結果的呈現與詮釋更有意義。你可以用 wells.head() 檢視資料的前 5 列。
wells 資料集與以 'swicth ~ distance100' 指定的模型已預先載入為 model_dist。
本練習屬於課程
Generalized Linear Models in Python
練習說明
- 匯入
statsmodels並命名為sm，同時匯入glm()函式。 - 以
distance作為解釋變數、switch作為應變數，擬合邏輯斯迴歸模型並儲存為model_dist_1。 - 檢查並列印目前模型與以
distance100作為解釋變數之模型的偏差差異。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import functions
import ____.api as ____
from ____.____.api import ____
# Fit logistic regression model as save as model_dist_1
model_dist_1 = ____('____ ~ ____', data = ____, family = ____).____
# Check the difference in deviance of model_dist_1 and model_dist
print('Difference in deviance is: ', round(____.____ - ____.____,3))