ПочатиПочніть безкоштовно

Параметри моделі

Тепер, коли ви побудували загальну модель, давайте «оптимізуємо» або «підіжмемо» її під новий (попередньо завантажений) набір виміряних даних xd, yd, знайшовши конкретні значення параметрів моделі a0, a1, за яких модельні дані та виміряні дані збігаються на графіку.

Це ітеративна візуалізаційна стратегія: ми починаємо з припущення щодо параметрів моделі, передаємо їх у model(), накладаємо отримані модельні дані на виміряні дані та візуально перевіряємо, чи проходить пряма через точки. Якщо ні — змінюємо параметри моделі й пробуємо знову.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до лінійного моделювання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Завершіть функцію plot_data_and_model(xd, yd, ym), передавши xd, yd і xd, ym у внутрішні виклики побудови графіків.
  • Обчисліть модельні передбачення за допомогою ym = model(), передавши і дані xd, і початкові оцінки параметрів моделі a0 та a1.
    • Перегляньте дані, наведені вище, і скористайтеся ними як орієнтиром для перших двох оцінок. Ви можете повернутися та скоригувати ці оцінки після того, як подивитеся, як пряма лягає на дані.
  • Використайте plot_data_and_model(), щоб побудувати xd, yd та ym разом.
  • Змініть значення a0 і a1 та повторюйте попередні 2 кроки, доки пряма не пройде крізь усі точки.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Complete the plotting function definition
def plot_data_with_model(xd, yd, ym):
    fig = plot_data(____, ____)  # plot measured data
    fig.axes[0].plot(____, ____, color='red')  # over-plot modeled data
    plt.show()
    return fig

# Select new model parameters a0, a1, and generate modeled `ym` from them.
a0 = ____
a1 = ____
ym = model(xd, a0, a1)

# Plot the resulting model to see whether it fits the data
fig = plot_data_with_model(xd, yd, ____)
Редагувати та запускати код