Componentes do modelo

Antes, você recebeu um modelo pré-definido para trabalhar. Neste exercício, você vai implementar uma função de modelo que retorna valores do modelo para y, calculados a partir dos dados de entrada x e de quaisquer coeficientes de entrada para o termo de ordem zero a0, o termo de primeira ordem a1 e um termo quadrático a2 de um modelo (veja abaixo).

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

Lembre-se de que "primeira ordem" é linear, então vamos definir os padrões para este modelo linear geral com a2=0, mas depois vamos mudar isso para comparação.

Este exercicio faz parte do curso

Introdução à Modelagem Linear em Python

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Instruções do exercicio

Complete a definição da função model() para que ela receba x e entradas padrão a0=3, a1=2, a2=0, e retorne y.
Crie um array de valores x usando o método do numpy np.linspace().
Passe x para a sua model() sem especificar a0, a1, a2, para obter os valores previstos padrão de y.
Use a função pré-definida plot_prediction() para ver um gráfico dos dados x e y resultantes.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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(____, ____)

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