Razones para modelar: Extrapolación
Otro uso habitual del modelado es la extrapolación para estimar valores de datos «fuera» o «más allá» del rango (valores mínimo y máximo de time) de los datos medidos. En este ejercicio, hemos medido distancias para tiempos de 0 a 5 horas, pero nos interesa estimar hasta dónde llegaríamos en 8 horas. Usando el mismo conjunto de datos del ejercicio anterior, hemos preparado un modelo lineal distance = model(time). Usa ese model() para hacer una predicción sobre la distancia recorrida para un tiempo mucho mayor que los demás tiempos de las mediciones.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al modelado lineal en Python
Instrucciones del ejercicio
- Usa
distance = model(time)para extrapolar más allá de los datos medidos hastatime=8horas. - Imprime la
distancepredicha y luego comprueba si es menor o igual que400. - Si tu coche puede recorrer, como mucho,
400millas con el depósito lleno y tardas 8 horas en conducir hasta casa, ¿llegarás sin repostar? Deberías teneranswer=Truesi llegas, oanswer=Falsesi te quedarás sin gasolina.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Select a time not measured.
time = 8
# Use the model to compute a predicted distance for that time.
distance = model(____)
# Inspect the value of the predicted distance traveled.
print(distance)
# Determine if you will make it without refueling.
answer = (____ <= 400)
print(answer)