モデリングの目的：外挿
モデリングのもう一つの一般的な用途は、測定データの範囲（time の最小値と最大値）を「外側」や「先」に広げて値を推定する 外挿（extrapolation） です。この演習では、0～5時間の距離は測定済みですが、8時間でどれだけ進むかを推定したいとします。前の演習と同じデータセットを使い、線形モデル distance = model(time) を用意しました。この model() を使って、測定した他の時刻よりも大きい時刻に対する移動距離を予測してください。
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
- 測定データの範囲を越えて外挿するために、
distance = model(time)を使ってtime=8時間での距離を求めます。 - 予測した
distanceを出力し、それが400以下かどうかを確認します。 - 満タンで走れるのが最大
400マイル、家までの運転に8時間かかるとします。給油なしで到着できますか？ 到着できるならanswer=True、ガス欠になるならanswer=Falseにします。
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。
# Select a time not measured.
time = 8
# Use the model to compute a predicted distance for that time.
distance = model(____)
# Inspect the value of the predicted distance traveled.
print(distance)
# Determine if you will make it without refueling.
answer = (____ <= 400)
print(answer)