对分类变量进行编码
在前面的练习中，您已经练习了为连续变量创建模型矩阵并进行变量变换。在本练习中，您将练习对分类变量进行编码的方式。
分类数据可以用来在不同组或因素之间进行分析与比较。因此，选择一个合适的参考组很重要。而且，根据具体研究，您可能希望将默认参考组更改为其他组。一个常见的更改原因是：在特定研究背景下，这样做能让系数估计的解释更贴切、更有意义。
在本练习中，您将回到 crab 数据集，其中 color 和 spine 都是分类变量。
工作区中已预加载 crab 数据集。
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 and print model matrix for color as categorical variable
print(____('____', data = ____,
return_type = 'dataframe').head())