Поздравляем!

Обобщённые линейные модели в Python

Ita Cirovic Donev

Data Science Consultant

МОДЕЛЬ

  • Данные $\rightarrow$
  • Функция связи $\rightarrow$
  • Модель $\rightarrow$
  • Увеличение $x$ на 1 единицу $\rightarrow$

ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ

  • Бинарные
  • Логит
  • $logit(y) = \beta_0+\beta_1x_1$
  • увеличивает $\color{red}{\text{log odds }}$ на $\beta_1$

ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ

  • Непрерывные
  • Тождественная
  • $y = \beta_0+\beta_1x_1$
  • увеличивает $\color{red}{y}$ на $\beta_1$

РЕГРЕССИЯ ПУАССОНА

  • Счётные
  • Логарифм
  • $log(\lambda) = \beta_0+\beta_1x_1$
  • $\color{red}{\text{умножает } \lambda}$ на $exp(\beta_1)$
Обобщённые линейные модели в Python

ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИИ PYTHON

  • Обучение модели
    statmodels $\rightarrow$

ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ

glm('y ~ x', data)

glm('y ~ x', data, 
    family = sm.families.Gaussian())

ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ

glm('y ~ x', data, 
    family = sm.families.Binomial())

РЕГРЕССИЯ ПУАССОНА

glm('y ~ x', data, 
    family = sm.families.Poisson())
Обобщённые линейные модели в Python

Следующие шаги...

  • Курсы DataCamp
  • Полезные книги для углублённого изучения
    • Regression Modeling Strategies — Фрэнк Э. Харрелл-мл.
    • An Introduction to Categorical Data Analysis — Алан Агрести
    • Applied Predictive Modeling — Макс Кун и Кьелл Джонсон
Обобщённые линейные модели в Python

Успехов в построении моделей!

Обобщённые линейные модели в Python

Preparing Video For Download...