Složky modelu

V předchozích cvičeních jsi pracoval/a s předem definovaným modelem. Teď si funkci modelu napíšeš sám/sama – bude vracet hodnoty y vypočítané ze vstupních dat x a koeficientů: člen nultého řádu a0, člen prvního řádu a1 a kvadratický člen a2 (viz níže).

\(y = a_0 + a_1 x + a_2 x^2\)

Člen prvního řádu odpovídá lineárnímu modelu. Proto jako výchozí hodnotu nastavíme a2=0 – obecný lineární model. Později tuto hodnotu změníme pro srovnání.

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do lineárního modelování v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Dokonči definici funkce model() tak, aby přijímala x a výchozí argumenty a0=3, a1=2, a2=0 a vracela y.
Vytvoř pole hodnot x pomocí metody np.linspace() z knihovny numpy.
Předej x do své funkce model() bez zadání a0, a1, a2, aby se použily výchozí hodnoty pro predikci y.
Pomocí předem definované funkce plot_prediction() si zobraz graf výsledných dat x a y.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Define the general model as a function
def model(x, a0=____, a1=____, a2=____):
    return a0 + (a1*____) + (a2*____*____)

# Generate array x, then predict y values for specific, non-default a0 and a1
x = np.____(-10, 10, 21)
y = model(____)

# Plot the results, y versus x
fig = plot_prediction(____, ____)

Upravit a spustit kód