1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python
Connected

Bài tập

Lý do mô hình hóa: Ngoại suy (Extrapolation)

Một cách dùng phổ biến khác của mô hình là ngoại suy để ước lượng các giá trị dữ liệu nằm "bên ngoài" hoặc "vượt qua" phạm vi (giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của time) của dữ liệu đo được. Trong bài này, chúng ta đã đo quãng đường cho các mốc thời gian từ 0 đến 5 giờ, nhưng quan tâm đến việc ước tính đi được bao xa trong 8 giờ. Dùng cùng bộ dữ liệu như bài trước, chúng ta đã xây dựng một mô hình tuyến tính distance = model(time). Hãy dùng model() đó để dự đoán quãng đường đi được cho một thời điểm lớn hơn nhiều so với các thời điểm trong phép đo.

context figure

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng distance = model(time) để ngoại suy ra ngoài dữ liệu đã đo tại time=8 giờ.
  • In distance được dự đoán rồi kiểm tra xem nó có nhỏ hơn hoặc bằng 400 không.
  • Nếu xe của bạn tối đa đi được 400 dặm với một bình xăng đầy, và bạn mất 8 giờ để lái xe về nhà, bạn có đủ xăng không? Bạn nên đặt answer=True nếu đủ, hoặc answer=False nếu sẽ hết xăng giữa đường.