残差平方和
以前の演習では、登山道に沿った標高が線形モデルでおおむね表せることを見て、モデルとデータの「差」をモデルの良さの尺度として紹介しました。
この演習では、同じ実測データを使い、モデルがどれだけよく当てはまっているかを、「差」（残差）を二乗して合計した値を計算することで定量化します。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ線形モデリング入門
演習の手順
- 事前定義の
load_data()関数でx_dataとy_dataを読み込みます。 - 事前定義の
model()を呼び出し、x_dataと特定の値a0,a1を渡します。 - 残差を
y_data - y_modelとして計算し、np.square()とnp.sum()を使ってrssを求めます。 - 得られた
rssの値を出力します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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(____))