Зачем строить модели: экстраполяция

Ещё одна распространённая задача моделирования — экстраполяция: оценка значений «за пределами» диапазона измеренных данных (то есть вне минимального и максимального значений time). В этом упражнении расстояния измерялись для промежутков от 0 до 5 часов, однако нас интересует оценка пройденного пути за 8 часов. Используя тот же набор данных из предыдущего упражнения, мы подготовили линейную модель distance = model(time). Применим эту функцию model(), чтобы сделать прогноз для момента времени, значительно превышающего диапазон имеющихся измерений.

context figure

Это упражнение является частью курса

Введение в линейное моделирование на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используйте distance = model(time), чтобы выполнить экстраполяцию за пределы измеренных данных при time=8 часов.
Выведите на экран предсказанное значение distance и проверьте, меньше ли оно или равно 400.
Если ваш автомобиль может проехать не более 400 миль на полном баке, а дорога домой занимает 8 часов — хватит ли топлива? Присвойте answer=True, если доедете без заправки, или answer=False, если бензин закончится.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Select a time not measured.
time = 8

# Use the model to compute a predicted distance for that time.
distance = model(____)

# Inspect the value of the predicted distance traveled.
print(distance)

# Determine if you will make it without refueling.
answer = (____ <= 400)
print(answer)

Редактировать и запускать код