モデルの構成要素

これまでは、あらかじめ定義済みのモデルを使ってきました。この演習では、入力データ x と、モデルの「0次」項 a0、「1次」項 a1、および二次項 a2 の係数を受け取り、y のモデル値を返すモデル関数を実装します（下式）。

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

「1次」は線形であることを思い出してください。そのため、この一般的な線形モデルでは既定値として a2=0 を設定します。のちほど比較のためにこの値を変更します。

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Pythonで学ぶ線形モデリング入門

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演習の手順

関数定義 model() を完成させ、入力として x と既定引数 a0=3, a1=2, a2=0 を受け取り、y を返すようにします。
numpy の np.linspace() を使って配列 x を作成します。
既定値を使うため、a0, a1, a2 を指定せずに x を model() に渡して、既定の予測値 y を得ます。
事前定義の plot_prediction() を使って、得られた x と y のプロットを確認します。

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。

# 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(____, ____)

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