Modelleme Nedenleri: Enterpolasyon
Modellemenin yaygın bir kullanım alanı, ölçülen veri noktalarının "içinde" ya da "arasındaki" bir değeri bulmak için yapılan enterpolasyondur. Bu egzersizde, bağımsız değişken times için, bir araba yolculuğundan alınan iki ölçümün "arasında" kalan bir değere karşılık gelen bağımlı değişken distances için bir tahmin yapacaksın; burada distances, verilen geçen süreler için katedilen mesafeleri ifade eder.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Doğrusal Modellemenin Temelleri
Egzersiz talimatları
- Önceden tanımlı
timesvedistancesveri dizilerini ve önceden yüklenmiş grafiği incele. - Kabaca yaptığın incelemeye dayanarak, başlangıç noktasından
elapse_time = 2.5saat içindistance_traveleddeğerini tahmin et. - Yanıtını
distance_traveleddeğişkenine ata.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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))