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모델 구성 요소

지금까지는 미리 정의된 모델로 작업했어요. 이번 연습에서는 입력 x 데이터와 모델의 "0차" 항 a0, "1차" 항 a1, 그리고 이차 항 a2를 사용해 y의 모델 값을 반환하는 모델 함수를 직접 구현해 보겠습니다(아래 참조).

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

"1차"는 선형을 의미하므로, 일반 선형 모델의 기본값은 a2=0으로 설정하겠습니다. 이후 비교를 위해 이 값을 변경해 볼 거예요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 선형 모델 입문

강의 보기

연습 안내

  • 함수 정의 model()을 완성해 x와 기본 입력값 a0=3, a1=2, a2=0을 받아 y를 반환하도록 하세요.
  • numpy의 np.linspace()를 사용해 값 배열 x를 만드세요.
  • a0, a1, a2를 지정하지 않고 x만 model()에 전달해 기본 예측값 y를 구하세요.
  • 미리 정의된 plot_prediction()을 사용해 결과 데이터 x와 y의 그래프를 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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(____, ____)
코드 편집 및 실행