Minimizar los residuos

En este ejercicio, completarás una función para comparar visualmente el modelo con los datos y calcular e imprimir el RSS. La llamarás más de una vez para ver cómo cambia el RSS cuando cambias los valores de a0 y a1. Veremos que los valores de los parámetros que encontramos antes son los que se necesitan para minimizar el RSS.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción al modelado lineal en Python

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Instrucciones del ejercicio

Completa la llamada a model() pasando los datos xd y los parámetros del modelo a0 y a1.
Calcula rss como la suma del cuadrado de los residuals.
Usa compute_rss_and_plot_fit() con varios valores de a0 y a1 para ver cómo cambia el RSS.
Convéncete de que los valores originales a0=150 y a1=25 minimizan el RSS, y envía tu respuesta con esos valores.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Complete function to load data, build model, compute RSS, and plot
def compute_rss_and_plot_fit(a0, a1):
    xd, yd = load_data()
    ym = model(xd, ____, ____)
    residuals = ym - yd
    rss = np.sum(np.square(____))
    summary = "Parameters a0={}, a1={} yield RSS={:0.2f}".format(____, ____, rss)
    fig = plot_data_with_model(xd, yd, ym, summary)
    return rss, summary

# Chose model parameter values and pass them into RSS function
rss, summary = compute_rss_and_plot_fit(a0=____, a1=____)
print(summary)

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