การตีความค่าสัมประสิทธิ์
โมเดล Linear Regression สำหรับระยะเวลาบินในฐานะฟังก์ชันของระยะทางมีรูปแบบดังนี้
\(\text{duration} = \alpha + \beta \times \text{distance}\)
โดยที่
- \(\alpha\) — intercept (ส่วนประกอบของระยะเวลาบินที่ไม่ขึ้นอยู่กับระยะทาง) และ
- \(\beta\) — coefficient (อัตราที่ระยะเวลาบินเพิ่มขึ้นตามระยะทาง หรือที่เรียกว่า slope)
การพิจารณาค่าสัมประสิทธิ์ของโมเดลจะช่วยให้สามารถสรุปได้ว่า
- ระยะเวลาบินโดยเฉลี่ยมีส่วนที่เป็นเวลาบนพื้นดินเท่าใด และ
- ความเร็วเฉลี่ยระหว่างการบินคือเท่าไร
โมเดล Linear Regression พร้อมใช้งานในตัวแปร regression
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Machine Learning with PySpark
คำแนะนำการฝึกหัด
- ค่า intercept คือเท่าไร
- ค่า coefficients คือเท่าไร ซึ่งเป็น เวกเตอร์
- ดึงองค์ประกอบจากเวกเตอร์ที่สอดคล้องกับค่า slope ของระยะทาง
- หาความเร็วเฉลี่ยในหน่วยกิโลเมตรต่อชั่วโมง
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Intercept (average minutes on ground)
inter = regression.____
print(inter)
# Coefficients
coefs = ____.____
print(coefs)
# Average minutes per km
minutes_per_km = ____.____[____]
print(minutes_per_km)
# Average speed in km per hour
avg_speed = ____ / ____
print(avg_speed)