시작하기무료로 시작하기

잔차제곱합 (Residual Sum of Squares)

이전 연습 문제에서, 등산로 고도 데이터가 선형 모델로 대략 설명될 수 있음을 확인했고, 모델과 데이터 사이의 차이를 모델의 적합도 측정으로 소개했어요.

이번 연습에서는 같은 측정 데이터를 사용하여, 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지 "차이"(잔차)를 제곱해 모두 더한 값을 계산해 정량화해 볼 거예요. 이 값을 "residuals"의 제곱합이라고도 합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 선형 모델 입문

강의 보기

연습 안내

  • 미리 정의된 load_data() 함수로 x_data, y_data를 불러오세요.
  • 미리 정의된 model()을 호출하고, x_data와 지정한 값 a0, a1을 전달하세요.
  • 잔차를 y_data - y_model로 계산한 뒤, np.square()와 np.sum()을 사용해 rss를 구하세요.
  • 계산된 rss 값을 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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(____))
코드 편집 및 실행