残差を最小化する

この演習では、モデルとデータを視覚的に比較し、RSS を計算して表示する関数を完成させます。a0 と a1 の値を変えたときに RSS がどう変化するかを見るために、この関数を複数回呼び出します。先に求めたパラメータの値が、RSS を最小化するために必要なものだとわかります。

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

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演習の手順

データ xd とモデルパラメータ a0、a1 を渡して model() を呼び出すコードを補完してください。
residuals の二乗和として rss を計算してください。
compute_rss_and_plot_fit() を使い、さまざまな a0 と a1 の値で RSS がどう変わるかを確認してください。
元の値 a0=150 と a1=25 が RSS を最小にすることを確認し、この値で回答を提出してください。

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。

# Complete function to load data, build model, compute RSS, and plot
def compute_rss_and_plot_fit(a0, a1):
    xd, yd = load_data()
    ym = model(xd, ____, ____)
    residuals = ym - yd
    rss = np.sum(np.square(____))
    summary = "Parameters a0={}, a1={} yield RSS={:0.2f}".format(____, ____, rss)
    fig = plot_data_with_model(xd, yd, ym, summary)
    return rss, summary

# Chose model parameter values and pass them into RSS function
rss, summary = compute_rss_and_plot_fit(a0=____, a1=____)
print(summary)

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