ÎncepețiÎncepe gratuit

Parametrii modelului

Acum că ai construit un model general, hai să îl „optimizăm" sau „antrenăm" pe un nou set de date măsurate (preîncărcat), xd, yd, găsind valorile specifice ale parametrilor modelului a0, a1 pentru care datele modelate și datele măsurate se suprapun pe grafic.

Aceasta este o strategie iterativă de vizualizare: pornim cu o estimare a parametrilor modelului, o transmitem funcției model(), suprapunem datele modelate peste datele măsurate și verificăm vizual dacă linia trece prin puncte. Dacă nu trece, modificăm parametrii și reluăm procesul.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în modelarea liniară în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Completează funcția plot_data_and_model(xd, yd, ym), transmițând xd, yd și xd, ym apelurilor de reprezentare grafică din interior.
  • Calculează predicțiile modelului folosind ym = model(), transmițând atât datele xd, cât și parametrii estimați ai modelului a0 și a1.
    • Analizează datele furnizate mai sus și folosește-le ca ghid pentru primele două estimări. Poți reveni și ajusta aceste estimări după ce observi cum se potrivește linia cu datele.
  • Folosește plot_data_and_model() pentru a reprezenta grafic xd, yd și ym împreună.
  • Modifică valorile lui a0 și a1 și repetă pașii anteriori până când linia trece prin toate punctele.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Complete the plotting function definition
def plot_data_with_model(xd, yd, ym):
    fig = plot_data(____, ____)  # plot measured data
    fig.axes[0].plot(____, ____, color='red')  # over-plot modeled data
    plt.show()
    return fig

# Select new model parameters a0, a1, and generate modeled `ym` from them.
a0 = ____
a1 = ____
ym = model(xd, a0, a1)

# Plot the resulting model to see whether it fits the data
fig = plot_data_with_model(xd, yd, ____)
Editează și rulează codul