连续变量的模型矩阵
在视频中，您学习了模型公式、dmatrix() 在幕后如何生成模型矩阵，以及它与 glm() 函数的关系。您已经知道，传给 dmatrix() 的输入是 glm() 公式参数右侧的部分。如果变量位于数据框中，您还需要通过 data 参数指定数据源。
dmatrix('y ~ x1 + x2',
data = my_data)
本练习中，您将在拟合模型之前，先分析并确认模型的结构。
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
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Import function dmatrix()
from ____ import ____
# Construct model matrix with arsenic
model_matrix = ____('____', data = ____, return_type = 'dataframe')
print(model_matrix.____())