ÎncepețiÎncepe gratuit

Estimarea vizuală a pantei și interceptului

Construirea modelelor liniare este o modalitate automatizată de a face ceva ce putem realiza aproximativ „manual", prin vizualizarea datelor și multe încercări. Metoda vizuală nu este cea mai eficientă sau mai precisă, dar ilustrează foarte bine conceptele – așa că hai să o exersăm!

Pornind de la niște date măsurate, scopul tău este să ghicești valorile pentru pantă și interceptul, să le introduci în model și să ajustezi estimarea până când modelul se potrivește cu datele. Folosește datele furnizate xd, yd și funcția model() pentru a genera predicțiile modelului. Compară predicțiile cu datele utilizând funcția plot_data_and_model().

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în modelarea liniară în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Analizează graficul de mai sus și oferă estimări preliminare pentru trial_slope și trial_intercept. Acestea pot fi ajustate ulterior în cadrul exercițiului.
  • Folosește funcția predefinită xm, ym = model(intercept, slope) pentru a genera predicțiile modelului.
  • Folosește funcția furnizată fig = plot_data_and_model(xd, yd, xm, ym) pentru a reprezenta grafic datele măsurate (xd, yd) și predicțiile modelului (xm, ym) împreună.
  • Dacă modelul nu se potrivește cu datele, încearcă valori diferite pentru trial_slope și trial_intercept și rulează din nou codul.
  • Repetă până când consideri că ai găsit cele mai bune valori, apoi atribuie-le variabilelor final_slope și final_intercept și trimite răspunsul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Look at the plot data and guess initial trial values
trial_slope = ____
trial_intercept = ____

# input thoses guesses into the model function to compute the model values.
xm, ym = ____(trial_intercept, trial_slope)

# Compare your your model to the data with the plot function
fig = ____(xd, yd, xm, ym)
plt.show()

# Repeat the steps above until your slope and intercept guess makes the model line up with the data.
final_slope = ____
final_intercept = ____
Editează și rulează codul