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해양학에서의 선형 모델

시계열 데이터에서는 선형 모델의 "기울기"가 "변화율"을 뜻합니다.

이 연습 문제에서는 1970년부터 2010년까지의 해수면 변화 관측치를 사용해 해수면 변화에 대한 선형 모델을 만들고, 이를 이용해 미래의 해수면 상승을 예측해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 선형 모델 입문

강의 보기

연습 안내

  • LinearRegression(fit_intercept=True)를 가져와 사용해 선형 모델을 초기화하세요.
  • 미리 로드되고 재구조화된 years와 levels 데이터를 model.fit()에 전달해 모델을 학습시키세요.
  • model.predict()를 사용해 future_year = 2100에 대한 단일 future_level을 예측하고, print()로 결과를 출력하세요.
  • model.predict()로 여러 levels_forecast를 예측하고, 미리 정의된 plot_data_and_forecast()로 결과를 시각화하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import LinearRegression class, build a model, fit to the data
from sklearn.linear_model import ____
model = ____(fit_intercept=True)
model.fit(years, levels)

# Use model to make a prediction for one year, 2100
future_year = np.array(2100).reshape(1, -1)
future_level = model.predict(____)
print("Prediction: year = {}, level = {:.02f}".format(future_year, future_level[0,0]))

# Use model to predict for many years, and over-plot with measured data
years_forecast = np.linspace(1970, 2100, 131).reshape(-1, 1)
levels_forecast = model.predict(____)
fig = plot_data_and_forecast(years, levels, ____, ____)
코드 편집 및 실행