拟合逻辑回归

在本练习中，您将继续使用孟加拉国地下水受砷污染研究中的数据。我们希望在已知水井中砷含量的情况下，建立当前水井是否会被更换的概率模型。

回忆数据集结构：

数据集 wells 已预加载到工作区。

本练习是课程的一部分

Python 中的广义线性模型

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练习说明

导入 statsmodels 和 glm。
使用 glm() 拟合一个逻辑回归模型，其中 switch 由 arsenic 预测。
使用 .summary() 打印模型摘要。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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(____.____)

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