시작하기무료로 시작하기

잔차 최소화하기

이 연습 문제에서는 모델과 데이터를 시각적으로 비교하고, RSS를 계산해 출력하는 함수를 완성해 보세요. a0와 a1의 값을 바꿔 가며 여러 번 호출해서 RSS가 어떻게 변하는지 확인합니다. 앞에서 구한 매개변수 값이 RSS를 최소화하는 데 필요한 값이라는 것을 확인하게 될 거예요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 선형 모델 입문

강의 보기

연습 안내

  • 데이터 xd와 모델 매개변수 a0, a1을 전달하여 model() 호출 부분을 채워 넣으세요.
  • residuals의 제곱을 합한 값으로 rss를 계산하세요.
  • a0와 a1의 다양한 값에 대해 compute_rss_and_plot_fit()을 사용해 RSS가 어떻게 달라지는지 확인하세요.
  • 원래 값인 a0=150, a1=25가 RSS를 최소화한다는 것을 확인하고, 이 값으로 답안을 제출하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)
코드 편집 및 실행