Residual Sum of the Squares

Pada latihan sebelumnya, kita melihat bahwa ketinggian sepanjang jalur pendakian kurang lebih dapat dicocokkan dengan model linear, dan kita memperkenalkan konsep selisih antara model dan data sebagai ukuran kebaikan model.

Dalam latihan ini, Anda akan bekerja dengan data terukur yang sama, dan mengukur seberapa baik model menyesuaikan data tersebut dengan menghitung jumlah kuadrat dari "selisih", yang juga disebut "residual".

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pengantar Pemodelan Linear di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Muat x_data, y_data dengan fungsi load_data() yang telah disediakan.
Panggil model() yang telah disediakan, dengan meneruskan x_data dan nilai spesifik a0, a1.
Hitung residual sebagai y_data - y_model lalu cari rss dengan menggunakan np.square() dan np.sum().
Cetak nilai rss yang dihasilkan.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Load the data
x_data, y_data = load_data()

# Model the data with specified values for parameters a0, a1
y_model = model(____, a0=150, a1=25)

# Compute the RSS value for this parameterization of the model
rss = np.sum(np.square(____ - ____))
print("RSS = {}".format(____))

Edit dan Jalankan Kode