Навіщо моделювати: екстраполяція
Ще одне поширене застосування моделювання — це екстраполяція, коли оцінюють значення даних «поза» або «за межами» діапазону (мінімальних і максимальних значень time) виміряних даних. У цій вправі ми виміряли відстані для часу від 0 до 5 годин, але хочемо оцінити, яку відстань ми подолаємо за 8 годин. Використовуючи той самий набір даних, що й у попередній вправі, ми підготували лінійну модель distance = model(time). Скористайтеся цією model(), щоб зробити прогноз відстані для часу, який значно більший за інші у вимірюваннях.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до лінійного моделювання в Python
Інструкції до вправи
- Використайте
distance = model(time), щоб екстраполювати за межі виміряних даних доtime=8годин. - Надрукуйте передбачену
distance, а потім перевірте, чи вона менша або дорівнює400. - Якщо ваш автомобіль може проїхати щонайбільше
400миль на повному баку, а дорога додому триває 8 годин, чи доїдете ви без дозаправки? Має бутиanswer=True, якщо так, абоanswer=False, якщо пального не вистачить.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Select a time not measured.
time = 8
# Use the model to compute a predicted distance for that time.
distance = model(____)
# Inspect the value of the predicted distance traveled.
print(distance)
# Determine if you will make it without refueling.
answer = (____ <= 400)
print(answer)