Rita en regressionsmodell

Generaliserade linjära modeller i Python

Ita Cirovic Donev

Data Science Consultant

Importera bibliotek

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

Krabbmodellen 'sat ~ width' är sparad som model

Rita datapunkter

# Adjust figure size
plt.subplots(figsize = (8, 5))

# Plot data points
sns.regplot('width', 'sat', 
            data = crab,
            fit_reg = False)

Spridningsdiagram över bredd och antal satelliter från krabbdataset.

Lägg till jitter

sns.regplot('width', 'sat', 
            data = crab,
            fit_reg = False,
            y_jitter = 0.3)

Spridningsdiagram med jitter över bredd och antal satelliter från krabbdataset.

Lägg till linjär anpassning

sns.regplot('width', 'sat', 
            data = crab,
            y_jitter = 0.3,
            fit_reg = True,
            line_kws = {'color':'green', 
                        'label':'LM fit'})

Linjär anpassning med konfidensintervall och spridningsdiagram över bredd och antal satelliter från krabbdataset.

Lägg till Poisson GLM-skattade värden

crab['fit_values'] = model.fittedvalues

sns.scatterplot('width','fit_values', 
                data = crab,
                color = 'red', 
                label = 'Poisson')

Linjär och Poisson-anpassning samt spridningsdiagram över bredd och antal satelliter från krabbdataset.

Prediktioner

Poisson-modellanpassning överlagd på spridningsdiagrammet över bredd och antal satelliter

Prediktioner

new_data = pd.DataFrame({'width':[24, 28, 32]})
model.predict(new_data)

0    1.881981

Avläsning av predikterade värden för bredd vid 24 cm givet en anpassad Poisson-regressionsmodell.

Prediktioner

new_data = pd.DataFrame({'width':[24, 28, 32]})
model.predict(new_data)

0    1.881981
1    3.627360

Avläsning av predikterade värden för bredd vid 28 cm givet en anpassad Poisson-regressionsmodell.

Prediktioner

new_data = pd.DataFrame({'width':[24, 28, 32]})
model.predict(new_data)

0    1.881981
1    3.627360
2    6.991433

Avläsning av predikterade värden för bredd vid 32 cm givet en anpassad Poisson-regressionsmodell.

Nu kör vi en övning!

Generaliserade linjära modeller i Python