广义线性模型(GLM)在Python中的实现

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本文介绍了如何在Python中使用statsmodels和scikit-learn库实现广义线性模型(GLM),以处理二元分类问题。通过加载数据、预处理、建立模型、训练和评估,展示了GLM在预测学生录取情况上的应用。

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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
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