Навіщо моделювати: оцінювання залежностей
Ще один поширений спосіб використання моделювання — порівнювати два набори даних: будують окремі моделі, а потім порівнюють ці моделі. У цій вправі вам надано дані про автомобільну подорож, яку два авто здійснювали разом. Машини зупинялися заправитися кожні 50 миль, проте кожній не потрібно було заливати однаковий обсяг пального, адже їхня паливна ефективність (MPG) різниться. Доповніть функцію efficiency_model(miles, gallons), щоб оцінити ефективність як середню кількість миль на галон витраченого пального. Використайте надані словники car1 і car2, у яких є ключі car['miles'] і car['gallons'].
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до лінійного моделювання в Python
Інструкції до вправи
- Завершіть оголошення функції
efficiency_model(miles, gallons). - Використайте цю функцію, щоб обчислити ефективність для наданих авто (словники
car1,car2). - Збережіть результати як
car1['mpg']іcar2['mpg']. - Завершіть наведений нижче логічний вираз, щоб надрукувати, яке авто (якщо таке є) має найкращу ефективність.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Complete the function to model the efficiency.
def efficiency_model(miles, gallons):
return np.mean( ____ / ____ )
# Use the function to estimate the efficiency for each car.
car1['mpg'] = efficiency_model(car1['____'] , car1['____'] )
car2['mpg'] = efficiency_model(car2['____'] , car2['____'] )
# Finish the logic statement to compare the car efficiencies.
if car1['mpg'] ____ car2['mpg'] :
print('car1 is the best')
elif car1['mpg'] ____ car2['mpg'] :
print('car2 is the best')
else:
print('the cars have the same efficiency')