Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Các thành phần của mô hình

Trước đây, bạn đã được cung cấp một mô hình định nghĩa sẵn để làm việc. Ở bài này, bạn sẽ tự triển khai một hàm mô hình trả về các giá trị mô hình cho y, được tính từ dữ liệu đầu vào x, và các hệ số đầu vào cho hạng "bậc không" a0, hạng "bậc nhất" a1, và hạng bậc hai a2 của mô hình (xem bên dưới).

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

Hãy nhớ rằng "bậc nhất" là tuyến tính, nên ta sẽ đặt mặc định cho mô hình tuyến tính tổng quát này với a2=0, nhưng sau đó, chúng ta sẽ thay đổi để so sánh.

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Hoàn thiện định nghĩa hàm model() sao cho nhận x, và các đầu vào mặc định a0=3, a1=2, a2=0, rồi trả về y.
  • Tạo một mảng giá trị x bằng phương thức numpy np.linspace().
  • Truyền x vào model() của bạn mà không chỉ định a0, a1, a2 để lấy các giá trị y dự đoán mặc định.
  • Dùng hàm plot_prediction() đã định nghĩa sẵn để xem biểu đồ của dữ liệu x và y thu được.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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(____, ____)
Chỉnh sửa và Chạy Mã