Porównywanie modeli

Uogólnione modele liniowe w Pythonie

Ita Cirovic Donev

Data Science Consultant

Dewiantacja

Wzór $$ D = -2LL(\beta) $$
Miara błędu
Niższa dewiantacja $\rightarrow$ lepsze dopasowanie modelu
Punkt odniesienia: dewiantacja zerowa $\rightarrow$ model z samym wyrazem wolnym
Ocena
- Dodanie zmiennej losowej zmniejsza dewiantację średnio o 1
- Dodanie $p$ predyktorów powinno zmniejszyć dewiantację o więcej niż $p$

Podsumowanie modelu 'y ~ distance100' z zaznaczoną log-wiarygodnością i statystyką dewiantacji.

Wyodrębnij dewiantację zerową i dewiantację modelu
```
# Extract null deviance
print(model.null_deviance)
```

4118.0992

# Extract model deviance
print(model.deviance)

4076.2378

4076.2378

Uogólnione modele liniowe w Pythonie