Model Linear dalam Antropologi

Jika Anda menemukan bagian dari kerangka manusia dewasa yang hidup ribuan tahun lalu, bagaimana cara Anda memperkirakan tinggi orang tersebut? Latihan ini terinspirasi sebagian oleh karya antropolog forensik Mildred Trotter, yang membangun model regresi untuk menghitung perkiraan tinggi badan dari "tulang panjang" manusia atau femur yang banyak digunakan hingga kini.

Dalam latihan ini, Anda akan menggunakan data dari banyak orang yang masih hidup, serta pustaka Python scikit-learn, untuk membangun model linear yang mengaitkan panjang femur (tulang paha) dengan "stature" (tinggi badan keseluruhan) seseorang. Kemudian, Anda akan menerapkan model tersebut untuk memprediksi tinggi leluhur kuno Anda.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pengantar Pemodelan Linear di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

import LinearRegression dari sklearn.linear_model dan inisialisasi model dengan fit_intercept=False.
Ubah bentuk array data yang sudah dimuat legs dan heights dari "1-by-N" menjadi array "N-by-1".
Masukkan array legs dan heights yang sudah diubah bentuknya ke model.fit().
gunakan model.predict() untuk memprediksi nilai fossil_height untuk fosil yang baru ditemukan fossil_leg = 50.7.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# import the sklearn class LinearRegression and initialize the model
from sklearn.____ import ____
model = LinearRegression(fit_intercept=False)

# Prepare the measured data arrays and fit the model to them
legs = legs.reshape(len(____),1)
heights = heights.reshape(len(____),1)
model.fit(____, heights)

# Use the fitted model to make a prediction for the found femur
fossil_leg = np.array(50.7).reshape(1, -1)
fossil_height = model.predict(____)
print("Predicted fossil height = {:0.2f} cm".format(fossil_height[0,0]))

Edit dan Jalankan Kode