Komponen Model

Sebelumnya, Anda telah diberikan model pra-definisi untuk digunakan. Pada latihan ini, Anda akan mengimplementasikan sebuah fungsi model yang mengembalikan nilai model untuk y, dihitung dari data masukan x, serta koefisien masukan untuk suku orde "nol" a0, suku "orde pertama" a1, dan suku kuadratik a2 dari suatu model (lihat di bawah).

\(y = a_0 + a_1 x + a_2 x^2\)

Ingat bahwa "orde pertama" bersifat linear, jadi kita akan menetapkan nilai default untuk model linear umum ini dengan a2=0, namun nanti kita akan mengubahnya untuk perbandingan.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pengantar Pemodelan Linear di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Lengkapi definisi fungsi model() sehingga menerima x, serta masukan default a0=3, a1=2, a2=0, dan mengembalikan y.
Buat sebuah array nilai x menggunakan metode numpy np.linspace().
Umpankan x ke model() Anda tanpa menentukan a0, a1, a2, untuk memperoleh nilai y prediksi default.
Gunakan plot_prediction() yang sudah didefinisikan untuk melihat plot dari data x dan y yang dihasilkan.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Define the general model as a function
def model(x, a0=____, a1=____, a2=____):
    return a0 + (a1*____) + (a2*____*____)

# Generate array x, then predict y values for specific, non-default a0 and a1
x = np.____(-10, 10, 21)
y = model(____)

# Plot the results, y versus x
fig = plot_prediction(____, ____)

Edit dan Jalankan Kode