广义线性模型在Python中的实现

广义线性模型在Python中的实现

广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）是一种广泛应用于回归和分类问题的统计模型。它通过将线性模型与适当的链接函数结合起来，能够适应各种不同类型的响应变量，如连续型变量、二元变量和计数型变量等。在Python中，我们可以使用多个库来实现广义线性模型，如statsmodels和scikit-learn。下面将介绍如何使用这些库来实现广义线性模型。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from sklearn.linear_model import TweedieRegressor

接下来，我们准备用于建模的数据。假设