广义线性模型（GLM）在Python中的实现

广义线性模型（GLM）在Python中的实现

广义线性模型（GLM）是一种统计模型，它通过将线性回归模型与适当的链接函数结合起来，用于建立因变量与自变量之间的关系。GLM提供了一种灵活的方法来处理各种类型的响应变量，包括二元数据、计数数据和连续数据。在Python中，我们可以使用多个库来实现广义线性模型，例如statsmodels和scikit-learn。

首先，我们需要安装所需的库。在Python中，可以使用pip命令来安装这些库。打开终端或命令提示符，并运行以下命令：

pip install statsmodels
pip install scikit-learn

安装完成后，我们可以开始实现GLM。

在这个示例中，我们将使用一个二元分类问题来说明如何使用GLM。假设我们有一个数据集，其中包含一些学生的考试成绩和他们是否被录取的信息。我们的目标是根据考试成绩来预测学生是否会被录取。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd