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  3. Pythonで学ぶ線形モデリング入門
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Exercise

傾きと切片を目で見て見積もる

線形モデルの構築は、データ可視化と試行錯誤をたくさん行えば「手動」でも大まかにできる作業を自動化したものです。視覚的な方法は最も効率的でも精密でもありませんが、概念を理解するにはとても有効です。実際にやってみましょう！

観測データが与えられたら、傾きと切片の値を推測し、それをモデルに渡して、モデルがデータに合うまで推測を調整します。与えられたデータ xd, yd と、与えられた関数 model() を使ってモデル予測を作成してください。予測とデータの比較には、用意された plot_data_and_model() を使います。

Instructions

100 XP
  • 上のチャートを観察し、まずは trial_slope と trial_intercept の初期推定値を設定します。これらは後で調整できます。
  • 事前定義された関数 xm, ym = model(intercept, slope) を使ってモデル予測を生成します。
  • 用意された関数 fig = plot_data_and_model(xd, yd, xm, ym) を使い、観測データ (xd, yd) とモデル予測 (xm, ym) を一緒にプロットします。
  • もしモデルがデータに合っていなければ、trial_slope と trial_intercept の別の値を試してコードを再実行します。
  • 最良だと思う値が得られるまで繰り返し、最後にそれらを final_slope と final_intercept に代入して、"Submit Answer" を使用して回答を送信してください。