องค์ประกอบของโมเดล
ก่อนหน้านี้ เราได้ใช้โมเดลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าแล้ว ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้สร้างฟังก์ชันโมเดลขึ้นเอง โดยให้ฟังก์ชันรับข้อมูล x และค่าสัมประสิทธิ์ต่างๆ เป็น input แล้วคืนค่า y ออกมา ซึ่งประกอบด้วยพจน์อันดับศูนย์ a0 พจน์อันดับหนึ่ง a1 และพจน์กำลังสอง a2 (ดูสมการด้านล่าง)
\(y = a_0 + a_1 x + a_2 x^2\)
โปรดจำไว้ว่าพจน์ "อันดับหนึ่ง" คือพจน์เชิงเส้น ดังนั้นเราจะกำหนดค่าเริ่มต้นของโมเดลเชิงเส้นทั่วไปนี้ด้วย a2=0 แต่ภายหลังเราจะเปลี่ยนค่านี้เพื่อเปรียบเทียบ
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Introduction to Linear Modeling in Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- เขียนฟังก์ชัน
model()ให้สมบูรณ์ โดยรับxและค่า defaulta0=3, a1=2, a2=0เป็น input แล้วคืนค่าy - สร้างอาร์เรย์
xโดยใช้เมธอดnp.linspace()ของ NumPy - เรียกใช้
model()โดยส่งเฉพาะxโดยไม่ระบุa0, a1, a2เพื่อให้ได้ค่าyที่พยากรณ์จากค่า default - ใช้
plot_prediction()ที่เตรียมไว้ให้เพื่อดูกราฟของข้อมูลxและyที่ได้
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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(____, ____)