เหตุผลในการสร้างโมเดล: การประมาณค่าภายในช่วงข้อมูล
การใช้งานโมเดลที่พบบ่อยอย่างหนึ่งคือ การประมาณค่าภายในช่วงข้อมูล (interpolation) เพื่อหาค่าที่อยู่ "ระหว่าง" จุดข้อมูลที่วัดได้ ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะทำนายค่าของตัวแปรตาม distances สำหรับค่าตัวแปรอิสระ times ที่อยู่ "ระหว่าง" การวัดสองครั้งจากการเดินทางด้วยรถยนต์ โดย distances คือระยะทางที่เดินทางได้ในเวลาที่ผ่านไป

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Introduction to Linear Modeling in Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- ตรวจสอบอาร์เรย์ข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ได้แก่
timesและdistancesรวมถึงกราฟที่โหลดไว้แล้ว - จากการตรวจสอบเบื้องต้น ให้ประมาณค่า
distance_traveledหรือระยะทางที่เดินทางจากจุดเริ่มต้น ณ เวลาelapse_time = 2.5ชั่วโมง - กำหนดคำตอบของคุณให้กับตัวแปร
distance_traveled
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Compute the total change in distance and change in time
total_distance = ____[-1] - ____[0]
total_time = ____[-1] - ____[0]
# Estimate the slope of the data from the ratio of the changes
average_speed = total_distance / total_time
# Predict the distance traveled for a time not measured
elapse_time = 2.5
distance_traveled = average_speed * elapse_time
print("The distance traveled is {}".format(distance_traveled))