Lý do để Mô hình hóa: Ước lượng Quan hệ
Một ứng dụng phổ biến khác của mô hình hóa là so sánh hai bộ dữ liệu bằng cách xây dựng mô hình cho từng bộ, rồi so sánh các mô hình. Trong bài tập này, bạn được cung cấp dữ liệu về một chuyến đi đường của hai chiếc xe đi cùng nhau. Cứ mỗi 50 dặm, các xe dừng lại đổ xăng, nhưng mỗi xe không cần đổ cùng một lượng vì chúng có hiệu suất nhiên liệu (MPG) khác nhau. Hoàn thành hàm efficiency_model(miles, gallons) để ước lượng hiệu suất dưới dạng số dặm trung bình đi được trên mỗi gallon nhiên liệu tiêu thụ. Sử dụng hai từ điển car1 và car2 đã cho, cả hai đều có các khóa car['miles'] và car['gallons'].
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python
Hướng dẫn bài tập
- Hoàn thiện định nghĩa hàm
efficiency_model(miles, gallons). - Dùng hàm để tính hiệu suất của hai xe đã cho (dict
car1,car2). - Lưu kết quả vào
car1['mpg']vàcar2['mpg']. - Hoàn thành câu lệnh logic sau để in ra chiếc xe nào (nếu có) có hiệu suất tốt hơn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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')