ПочатиПочніть безкоштовно

Компоненти моделі

Раніше ви отримували заздалегідь визначену модель для роботи. У цій вправі ви реалізуєте функцію моделі, яка повертає значення моделі для y, обчислені з вхідних даних x та довільних коефіцієнтів для „нульового" члена a0, „першого порядку" a1 і квадратичного члена a2 у моделі (див. нижче).

\(y = a_0 + a_1 x + a_2 x^2\)

Пам'ятайте, що „перший порядок" — лінійний, тож для цієї узагальненої лінійної моделі за замовчуванням встановимо a2=0. Згодом ми це змінимо для порівняння.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до лінійного моделювання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Доповніть визначення функції model(), щоб вона приймала x і аргументи за замовчуванням a0=3, a1=2, a2=0 та повертала y.
  • Створіть масив значень x за допомогою методу numpy np.linspace().
  • Передайте x у вашу model() без указання a0, a1, a2, щоб отримати типові прогнозні значення y.
  • Скористайтеся заздалегідь визначеною plot_prediction(), щоб побачити графік отриманих даних x і y.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Define the general model as a function
def model(x, a0=____, a1=____, a2=____):
    return a0 + (a1*____) + (a2*____*____)

# Generate array x, then predict y values for specific, non-default a0 and a1
x = np.____(-10, 10, 21)
y = model(____)

# Plot the results, y versus x
fig = plot_prediction(____, ____)
Редагувати та запускати код