Сумма квадратов остатков

В одном из предыдущих упражнений мы выяснили, что высота вдоль туристической тропы приближённо описывается линейной моделью, и познакомились с понятием отклонений между моделью и данными как мерой качества модели.

В этом упражнении вы будете работать с теми же измеренными данными и оценивать качество подгонки модели, вычислив сумму квадратов «отклонений», которые также называют «остатками».

Это упражнение является частью курса

Введение в линейное моделирование на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Загрузите x_data и y_data с помощью заранее определённой функции load_data().
Вызовите заранее определённую функцию model(), передав ей x_data и конкретные значения a0, a1.
Вычислите остатки как y_data - y_model, а затем найдите rss, используя np.square() и np.sum().
Выведите полученное значение rss.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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(____))

Редактировать и запускать код