Компоненты модели

До этого вы работали с заранее заданной моделью. В этом упражнении вы реализуете функцию модели, которая возвращает значения y, вычисленные по входным данным x и коэффициентам: члену нулевого порядка a0, члену первого порядка a1 и квадратичному члену a2 (см. ниже).

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

Обратите внимание: член первого порядка соответствует линейной зависимости. Поэтому по умолчанию в этой обобщённой линейной модели задано a2=0, однако позже мы изменим это значение для сравнения.

Это упражнение является частью курса

Введение в линейное моделирование на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Завершите определение функции model() так, чтобы она принимала x и аргументы со значениями по умолчанию a0=3, a1=2, a2=0, и возвращала y.
Создайте массив значений x с помощью метода numpy — np.linspace().
Передайте x в функцию model() без указания a0, a1, a2, чтобы получить предсказанные значения y по умолчанию.
Используйте заранее определённую функцию plot_prediction(), чтобы построить график полученных данных x и y.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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(____, ____)

Редактировать и запускать код