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모델링을 하는 이유: 외삽(Extrapolation)

모델링의 또 다른 일반적인 용도는 측정된 데이터의 범위(time의 최솟값과 최댓값)를 넘어서는 값을 추정하는 외삽(extrapolation) 입니다. 이 연습 문제에서는 0시간부터 5시간까지의 이동 거리를 측정했지만, 8시간 동안 얼마나 갈 수 있을지 추정하려고 합니다. 이전 연습 문제와 같은 데이터 세트를 사용하여 선형 모델 distance = model(time) 을 준비해 두었습니다. 그 model() 을 사용해, 측정된 시간들보다 훨씬 큰 시간에 대해 이동 거리를 예측해 보세요.

context figure

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 선형 모델 입문

강의 보기

연습 안내

  • distance = model(time) 을 사용해 측정된 데이터를 넘어 time=8 시간에서 외삽하세요.
  • 예측된 distance 를 출력한 뒤, 값이 400 이하인지 확인하세요.
  • 자동차가 가득 주유했을 때 최대 400마일을 달릴 수 있고, 집까지 8시간이 걸린다면, 중간에 주유하지 않고 도착할 수 있을까요? 도착 가능하면 answer=True, 도중에 연료가 부족하면 answer=False 여야 합니다.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Select a time not measured.
time = 8

# Use the model to compute a predicted distance for that time.
distance = model(____)

# Inspect the value of the predicted distance traveled.
print(distance)

# Determine if you will make it without refueling.
answer = (____ <= 400)
print(answer)
코드 편집 및 실행