🌟广义线性模型Python探索✨

在数据科学的世界里，广义线性模型（GLM）无疑是一个强大的工具箱。今天，让我们一起跟随@shun-ripking博主的脚步，深入探索这一领域的奥秘！📖📈

首先，什么是广义线性模型呢？简单来说，它是一种能够处理各种类型因变量（如连续型或离散型）的统计模型框架。相较于传统线性回归，GLM通过引入链接函数(link function)，可以更好地适应不同分布的数据，比如泊松分布用于计数数据，二项分布则适合分类问题。💡🔍

接下来，如何用Python实现这些功能呢？借助`statsmodels`和`scikit-learn`库，我们可以轻松构建自己的GLM模型。例如，在分析医疗费用时，选择合适的分布假设并训练模型，可以帮助我们更准确地预测未来支出。📊💰

最后，值得注意的是，虽然GLM提供了极大的灵活性，但正确选择模型参数同样重要。这需要结合实际业务场景进行反复验证与调整。因此，持续学习与实践是成为数据科学家不可或缺的一部分。📚💪

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