Suma pătratelor reziduurilor
Într-un exercițiu anterior, am văzut că altitudinea de-a lungul unui traseu montan poate fi aproximată destul de bine printr-un model liniar și am introdus conceptul de diferențe dintre model și date ca măsură a calității modelului.
În acest exercițiu, vei lucra cu aceleași date măsurate și vei cuantifica cât de bine se potrivește un model, calculând suma pătratelor „diferențelor", cunoscute și sub numele de „reziduuri".

Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în modelarea liniară în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Încarcă
x_datașiy_datafolosind funcția predefinităload_data(). - Apelează funcția predefinită
model(), transmițândx_datași valorile specificea0,a1. - Calculează reziduurile ca
y_data - y_model, apoi determinărssfolosindnp.square()șinp.sum(). - Afișează valoarea rezultată a lui
rss.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Load the data
x_data, y_data = load_data()
# Model the data with specified values for parameters a0, a1
y_model = model(____, a0=150, a1=25)
# Compute the RSS value for this parameterization of the model
rss = np.sum(np.square(____ - ____))
print("RSS = {}".format(____))