बधाई!
Python में Generalized Linear Models
Ita Cirovic Donev
Data Science Consultant
मॉडल
- डेटा $\rightarrow$
- लिंक फंक्शन $\rightarrow$
- मॉडल $\rightarrow$
- $x$ में 1-यूनिट बढ़ोतरी $\rightarrow$
LOGISTIC REGRESSION
- बाइनरी
- Logit
- $logit(y) = \beta_0+\beta_1x_1$
- $\color{red}{\text{log odds }}$ में $\beta_1$ की बढ़ोतरी
LINEAR MODEL
- कंटीन्यूअस
- आइडेंटिटी
- $y = \beta_0+\beta_1x_1$
- $\color{red}{y}$ में $\beta_1$ की बढ़ोतरी
POISSON REGRESSION
- काउंट
- लॉगरिथ्म
- $log(\lambda) = \beta_0+\beta_1x_1$
- $\color{red}{\text{\lambda को गुणा करता है}}$ $exp(\beta_1)$ से
मुख्य Python फंक्शंस
- मॉडल फिट करें
statmodels$\rightarrow$
LINEAR MODEL
glm('y ~ x', data)
glm('y ~ x', data,
family = sm.families.Gaussian())
LOGISTIC REGRESSION
glm('y ~ x', data,
family = sm.families.Binomial())
POISSON REGRESSION
glm('y ~ x', data,
family = sm.families.Poisson())
अगले कदम...
- DataCamp कोर्स
- उत्कृष्ट रेफरेंस किताबें
- Regression Modeling Strategies - Frank E. Harrell, Jr.
- An Introduction to Categorical Data Analysis - Alan Agresti
- Applied Predictive Modeling - Max Kuhn और Kjell Johnson
हैप्पी मॉडलिंग!
Python में Generalized Linear Models
