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절편과 시작점

이 연습 문제에서는 큰 유리병에 담긴 용액의 부피를 측정한 데이터를 모델링하는 맥락에서 절편과 기울기 매개변수를 살펴봅니다. 이 용액은 물, 곡물, 당분, 효모로 구성되어 있어요. 용액과 유리 용기의 총 질량도 기록되었지만, 빈 용기의 질량은 기록하지 않았습니다.

여러분의 작업은 미리 로드된 pandas DataFrame df(열: volumes, masses)를 사용해, volumes(x-데이터)와 masses(y-데이터) 사이의 선형 모델을 구축하는 것입니다. 기울기는 용액의 밀도(질량 변화/부피 변화)에 대한 추정치가 되고, 절편은 빈 용기의 무게(부피=0일 때의 질량)에 대한 추정치가 됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 선형 모델 입문

강의 보기

연습 안내

  • statsmodels에서 ols()를 임포트하고, formula = "masses ~ volumes", data=df로 모델 적합을 수행하세요.
  • .params['Intercept']와 .params['volumes']를 사용해 절편 a0와 기울기 a1을 각각 추출하세요.
  • a0와 a1을 물리적으로 의미 있는 이름과 함께 출력하세요.
  • model_fit()을 출력하고, 위에서 구한 값과 일치하는 항목을 찾아보세요. 행 라벨 Intercept, volumes와 열 라벨 coef를 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import ols from statsmodels, and fit a model to the data
from statsmodels.formula.api import ols
model_fit = ols(formula="____ ~ ____", data=____)
model_fit = model_fit.fit()

# Extract the model parameter values, and assign them to a0, a1
a0 = model_fit.params['____']
a1 = model_fit.params['____']

# Print model parameter values with meaningful names, and compare to summary()
print( "container_mass   = {:0.4f}".format(____) )
print( "solution_density = {:0.4f}".format(____) )
print( model_fit.summary() )
코드 편집 및 실행