Eğimi ve Kesişimi Görsel Olarak Tahmin Etme
Doğrusal modeller kurmak, veri görselleştirme ve bolca deneme-yanılma ile "elle" kabaca yapabildiğimiz bir işi otomatikleştirir. Görsel yöntem en verimli ya da en hassas yöntem olmayabilir, ama kavramları çok iyi gösterir; hadi deneyelim!
Verilen bazı ölçüm verileri için amacın, eğim ve kesişim değerlerini tahmin etmek, bunları modele vermek ve ortaya çıkan model veriye uyana kadar tahminini ayarlamak. Sağlanan xd, yd verilerini ve model() fonksiyonunu kullanarak model tahminleri oluştur. Tahminleri ve veriyi verilen plot_data_and_model() ile karşılaştır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Doğrusal Modellemenin Temelleri
Egzersiz talimatları
- Yukarıdaki grafiği incele ve
trial_slopeiletrial_interceptiçin ön tahminler ver. Bunları egzersizin ilerleyen kısmında ayarlayabilirsin. xm, ym = model(intercept, slope)ön tanımlı fonksiyonunu kullanarak model tahminleri üret.- Verilen
fig = plot_data_and_model(xd, yd, xm, ym)fonksiyonunu kullanarak ölçülen verileri(xd, yd)ile model tahminlerini(xm, ym)birlikte çiz. - Model veriyle uyuşmuyorsa,
trial_slopevetrial_interceptiçin farklı değerler dene ve kodunu yeniden çalıştır. - En iyi değerlere ulaştığına inanana kadar tekrarla; sonra bu değerleri
final_slopevefinal_interceptdeğişkenlerine ata ve yanıtını gönder.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Look at the plot data and guess initial trial values
trial_slope = ____
trial_intercept = ____
# input thoses guesses into the model function to compute the model values.
xm, ym = ____(trial_intercept, trial_slope)
# Compare your your model to the data with the plot function
fig = ____(xd, yd, xm, ym)
plt.show()
# Repeat the steps above until your slope and intercept guess makes the model line up with the data.
final_slope = ____
final_intercept = ____