Dopasowywanie modelu
Uniwersytet udostępnił ci dane pokazujące zależność między liczbą godzin nauki a wynikami, jakie studenci uzyskują na danym teście.
Masz dostęp do danych za pośrednictwem zmiennych hours_of_study i scores. Użyj modelu liniowego, aby nauczyć się na podstawie tych danych.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Podstawy rachunku prawdopodobieństwa w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj funkcję
linregress()z bibliotekiscipy.stats. - Dopasuj model liniowy, korzystając z danych zawartych w zmiennych
hours_of_studyiscores. - Wyświetl parametry modelu.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import the linregress() function
from scipy.stats import ____
# Get the model parameters
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = ____(____, ____)
# Print the linear model parameters
print('slope:', ____)
print('intercept:', ____)