RSS Minimasını Görselleştirme

Bu egzersizde, model parametrelerinin farklı değerleri için RSS'in nasıl değiştiğini hesaplayıp görselleştireceksin. Önce kesişimi sabit tut, eğimi değiştir: ve her bir eğim değeri için model değerlerini ve ortaya çıkan RSS'i hesapla. Bir RSS dizisi elde ettiğinde, kodla en küçük RSS değerini belirle ve bu en küçük değerden hareketle, bu en düşük RSS'i veren eğimi bul.

Başlamak için önceden yüklenmiş x_data, y_data veri dizilerini ve boş rss_list kapsayıcısını kullan.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Doğrusal Modellemenin Temelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

a1_array içindeki her deneme değeri a1 için, model() ile model değerini tahmin et ve ardından compute_rss() fonksiyonunu y_data, y_model ile çağırıp çıktıyı rss_value olarak rss_list içine kaydet.
rss_list'i np.array() ile rss_arraye çevir, ardından np.min() kullanarak rss_array içindeki en küçük değeri bul.
Karşılık gelen deneme değerini bulmak için np.where() kullan ve sonucu best_a1 değişkenine ata.
Değerlerinin şekildekiyle uyuştuğunu görsel olarak doğrulamak için plot_rss_vs_parameters() fonksiyonunu kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Loop over all trial values in a1_array, computing rss for each
a1_array = np.linspace(15, 35, 101)
for a1_trial in a1_array:
    y_model = model(x_data, a0=150, a1=____)
    rss_value = compute_rss(y_data, ____)
    rss_list.append(____)

# Find the minimum RSS and the a1 value from whence it came
rss_array = np.array(____)
best_rss = np.min(____) 
best_a1 = a1_array[np.where(rss_array==____)]
print('The minimum RSS = {}, came from a1 = {}'.format(best_rss, best_a1))

# Plot your rss and a1 values to confirm answer
fig = plot_rss_vs_a1(a1_array, rss_array)

Kodu Düzenle ve Çalıştır