Kareler Toplamı Artıklar (RSS)

Önceki bir egzersizde, bir yürüyüş parkurundaki irtifanın kabaca doğrusal bir modelle uyduğunu görmüştük ve model ile veri arasındaki farkları, bir model başarım ölçüsü olarak tanıtmıştık.

Bu egzersizde, aynı ölçülmüş verilerle çalışacak ve modele ne kadar iyi uyduğunu, "farkların" ("artıklar") karelerinin toplamını hesaplayarak nicelleştireceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Doğrusal Modellemenin Temelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Önceden tanımlı load_data() fonksiyonu ile x_data, y_data değerlerini yükle.
Önceden tanımlı model() fonksiyonunu x_data ve belirli a0, a1 değerlerini geçirerek çağır.
Artıkları y_data - y_model olarak hesapla ve ardından np.square() ve np.sum() kullanarak rss değerini bul.
Ortaya çıkan rss değerini yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Load the data
x_data, y_data = load_data()

# Model the data with specified values for parameters a0, a1
y_model = model(____, a0=150, a1=25)

# Compute the RSS value for this parameterization of the model
rss = np.sum(np.square(____ - ____))
print("RSS = {}".format(____))

Kodu Düzenle ve Çalıştır