Motive pentru modelare: estimarea relațiilor
O altă aplicație frecventă a modelării este compararea a două seturi de date prin construirea unui model pentru fiecare, urmată de compararea modelelor. În acest exercițiu, ai la dispoziție date dintr-o călătorie cu mașina pe care două automobile au făcut-o împreună. Mașinile s-au oprit la benzinărie la fiecare 50 de mile, însă fiecare nu a necesitat același volum de combustibil, deoarece cele două mașini nu au același consum (MPG). Completează funcția efficiency_model(miles, gallons) pentru a estima eficiența ca număr mediu de mile parcurse per galon de combustibil consumat. Folosește dicționarele furnizate car1 și car2, care au ambele cheile car['miles'] și car['gallons'].

Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în modelarea liniară în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Completează definiția funcției
efficiency_model(miles, gallons). - Folosește funcția pentru a calcula eficiența mașinilor furnizate (dicționarele
car1,car2). - Stochează rezultatele în
car1['mpg']șicar2['mpg']. - Completează instrucțiunea logică de mai jos pentru a afișa care mașină (dacă există una) are cel mai bun consum.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Complete the function to model the efficiency.
def efficiency_model(miles, gallons):
return np.mean( ____ / ____ )
# Use the function to estimate the efficiency for each car.
car1['mpg'] = efficiency_model(car1['____'] , car1['____'] )
car2['mpg'] = efficiency_model(car2['____'] , car2['____'] )
# Finish the logic statement to compare the car efficiencies.
if car1['mpg'] ____ car2['mpg'] :
print('car1 is the best')
elif car1['mpg'] ____ car2['mpg'] :
print('car2 is the best')
else:
print('the cars have the same efficiency')