मॉडलिंग के कारण: संबंधों का अनुमान
मॉडलिंग का एक और सामान्य उपयोग यह है कि आप दो डेटा सेट्स की तुलना करने के लिए प्रत्येक के लिए मॉडल बनाते हैं और फिर उन मॉडलों की तुलना करते हैं। इस अभ्यास में, आपको एक रोड ट्रिप का डेटा दिया गया है जो दो कारों ने साथ में किया। कारों ने हर 50 miles पर गैस के लिए रुकावट ली, लेकिन हर बार दोनों कारों को एक जितना fuel नहीं भरना पड़ा, क्योंकि दोनों की fuel efficiency (MPG) अलग है। फंक्शन efficiency_model(miles, gallons) को पूरा कीजिए ताकि यह efficiency का अनुमान दे सके: औसतन चलाए गए miles प्रति उपभोगित gallons of fuel। दिए गए dictionaries car1 और car2 का उपयोग करें, जिनमें दोनों में keys car['miles'] और car['gallons'] मौजूद हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Linear Modeling परिचय
अभ्यास निर्देश
efficiency_model(miles, gallons)के लिए फंक्शन डेफिनिशन पूरा करें.- दिए गए cars (dicts
car1,car2) की efficiency निकालने के लिए इस फंक्शन का उपयोग करें. - अपने उत्तर
car1['mpg']औरcar2['mpg']के रूप में स्टोर करें. - नीचे दिए गए logic स्टेटमेंट को पूरा करें ताकि यह प्रिंट हो कि किस कार की efficiency सबसे अच्छी है (अगर कोई एक बेहतर है तो).
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Complete the function to model the efficiency.
def efficiency_model(miles, gallons):
return np.mean( ____ / ____ )
# Use the function to estimate the efficiency for each car.
car1['mpg'] = efficiency_model(car1['____'] , car1['____'] )
car2['mpg'] = efficiency_model(car2['____'] , car2['____'] )
# Finish the logic statement to compare the car efficiencies.
if car1['mpg'] ____ car2['mpg'] :
print('car1 is the best')
elif car1['mpg'] ____ car2['mpg'] :
print('car2 is the best')
else:
print('the cars have the same efficiency')