1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python
Connected

Exercise

Trực quan hóa điểm cực tiểu của RSS

Trong bài tập này, bạn sẽ tính và trực quan hóa cách RSS thay đổi theo các giá trị tham số của mô hình. Bắt đầu bằng cách giữ nguyên hệ số chặn (intercept), nhưng thay đổi hệ số góc (slope): với mỗi giá trị slope, bạn sẽ tính giá trị mô hình và RSS tương ứng. Khi đã có một mảng các giá trị RSS, bạn sẽ xác định giá trị RSS nhỏ nhất bằng mã, và từ giá trị nhỏ nhất đó, suy ra slope tạo ra RSS tối thiểu.

Sử dụng sẵn các mảng dữ liệu x_data, y_data, và vùng chứa rỗng rss_list để bắt đầu.

Instructions

100 XP
  • Với mỗi giá trị thử a1 trong a1_array, dùng model() để dự đoán giá trị mô hình, rồi dùng compute_rss() với y_data, y_model, lưu đầu ra rss_value vào rss_list.
  • Chuyển rss_list thành np.array(), sau đó dùng np.min() để tìm giá trị nhỏ nhất trong rss_array.
  • Dùng np.where() để tìm giá trị thử tương ứng và gán kết quả cho best_a1.
  • Dùng plot_rss_vs_parameters() để xác nhận trực quan rằng các giá trị của bạn khớp với hình minh họa.