इंटरैक्शन के साथ एक मॉडल
इंटरमीडिएट Regression with statsmodels in Python
Maarten Van den Broeck
Content Developer at DataCamp
इंटरैक्शन क्या है?
फिश डेटासेट में
- अलग-अलग मछली प्रजातियों में mass से length का अनुपात अलग होता है.
- length का expected mass पर असर, प्रजाति के अनुसार बदलता है.
सामान्य रूप से
एक explanatory वैरिएबल का expected response पर प्रभाव, दूसरे explanatory वैरिएबल के मान पर निर्भर करके बदलता है.
इंटरैक्शन बताने के तरीके
बिना इंटरैक्शन
response ~ explntry1 + explntry2
इंटरैक्शन के साथ (implicit)
response_var ~ explntry1 * explntry2
इंटरैक्शन के साथ (explicit)
response ~ explntry1 + explntry2 + explntry1:explntry2
बिना इंटरैक्शन
mass_g ~ length_cm + species
इंटरैक्शन के साथ (implicit)
mass_g ~ length_cm * species
इंटरैक्शन के साथ (explicit)
mass_g ~ length_cm + species + length_cm:species
मॉडल चलाना
mdl_mass_vs_both = ols("mass_g ~ length_cm * species", data=fish).fit()
print(mdl_mass_vs_both.params)
Intercept -1035.3476
species[T.Perch] 416.1725
species[T.Pike] -505.4767
species[T.Roach] 705.9714
length_cm 54.5500
length_cm:species[T.Perch] -15.6385
length_cm:species[T.Pike] -1.3551
length_cm:species[T.Roach] -31.2307
समझने में आसान कोएफ़िशिएंट्स
mdl_mass_vs_both_inter = ols("mass_g ~ species + species:length_cm + 0", data=fish).fit()
print(mdl_mass_vs_both_inter.params)
species[Bream] -1035.3476
species[Perch] -619.1751
species[Pike] -1540.8243
species[Roach] -329.3762
species[Bream]:length_cm 54.5500
species[Perch]:length_cm 38.9115
species[Pike]:length_cm 53.1949
species[Roach]:length_cm 23.3193
पहचाने हुए नंबर
print(mdl_mass_vs_both_inter.params)
species[Bream] -1035.3476
species[Perch] -619.1751
species[Pike] -1540.8243
species[Roach] -329.3762
species[Bream]:length_cm 54.5500
species[Perch]:length_cm 38.9115
species[Pike]:length_cm 53.1949
species[Roach]:length_cm 23.3193
print(mdl_bream.params)
Intercept -1035.3476
length_cm 54.5500
अभ्यास करते हैं!
इंटरमीडिएट Regression with statsmodels in Python
