ÎncepețiÎncepe gratuit

Componentele modelului

Până acum, ai lucrat cu un model predefinit. În acest exercițiu, vei implementa o funcție care returnează valorile modelului pentru y, calculate pe baza datelor de intrare x și a coeficienților pentru termenul de ordinul zero a0, termenul de ordinul întâi a1 și termenul pătratic a2 (vezi mai jos).

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

Reține că „ordinul întâi" corespunde unui model liniar, deci vom seta valoarea implicită a2=0 pentru acest model liniar general – ulterior, vom modifica această valoare pentru comparație.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în modelarea liniară în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Completează definiția funcției model() astfel încât să primească x și argumentele cu valori implicite a0=3, a1=2, a2=0 ca intrări și să returneze y.
  • Creează un array de valori x folosind metoda np.linspace() din numpy.
  • Pasează x în funcția model() fără a specifica a0, a1, a2, pentru a obține valorile implicite prezise ale lui y.
  • Folosește funcția predefinită plot_prediction() pentru a vizualiza graficul datelor x și y.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(____, ____)
Editează și rulează codul