मॉडलिंग के कारण: Extrapolation
मॉडलिंग का एक और सामान्य उपयोग extrapolation है, जिसमें मापे गए डेटा की रेंज ( time के न्यूनतम और अधिकतम मान) से "बाहर" या "आगे" के मूल्यों का अनुमान लगाया जाता है. इस अभ्यास में, हमारे पास 0 से 5 घंटे तक के समयों के लिए दूरी मापी गई है, लेकिन हम जानना चाहते हैं कि 8 घंटे में हम कितनी दूर जाएँगे. पिछले अभ्यास वाले उसी डेटा सेट का उपयोग करके, हमने एक रैखिक मॉडल तैयार किया है: distance = model(time). मापों में दिए गए अन्य समयों से काफी बड़े समय के लिए तय की गई दूरी के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए उसी model() का उपयोग करें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Linear Modeling परिचय
अभ्यास निर्देश
- मापे गए डेटा से आगे extrapolate करने के लिए
distance = model(time)का उपयोग करकेtime=8घंटे पर दूरी निकालें. - भविष्यवाणी की गई
distanceको प्रिंट करें और जाँचें कि क्या यह400से कम या बराबर है. - यदि आपकी कार एक फुल टैंक पर अधिकतम
400माइल चल सकती है, और घर पहुँचने में 8 घंटे लगते हैं, तो क्या आप बिना रीफ्यूल किए पहुँच जाएँगे? यदि आप पहुँचेंगे तोanswer=Trueहोना चाहिए, और यदि ईंधन खत्म हो जाएगा तोanswer=False.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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)