Page 192 - python

166

x2 = list(map(lambda a:a**2, x))

y2 = list(map(lambda a:a**2, y))
xy = list(map(lambda a,b:a*b, x,y))
B1 = (sum(xy) - ((sum(x)*sum(y)) / n)) / (sum(x2) - (n * (xmean**2)))
B0 = ymean - (B1*xmean)

print("สมการ Regression คือ : Y = %.2f + (%.2f * x)"%(B0,B1))
error= []
for i in range(len(x)):

forecast = B0 + (B1 * x[i])
actual = y[i]
E = sqrt(1/n * (actual-forecast)**2)
error.append(E)

print("อุณหภูมิ %d°C ทนแรงฉีกได %.2f หนวย คํานวณจากสมการได = %.2f หนวย \
มีความผิดพลาด = %.2f "%(x[i], y[i], forecast, E))
RMSE = sum(error)

ี

่
ี
้
print("คา RMSE ของโมเดลทสรางขึนมคา = %.2f หนวย"%RMSE)

ผลลัพธ :
สมการ Regression คือ : Y = 0.10 + (0.03 * x)
ี
ุ

ิ

อณหภูมิ 70°C ทนแรงฉกได 2.30 หนวย คํานวณจากสมการได = 2.32 หนวย มีความผดพลาด = 0.00

ิ
อณหภูมิ 70°C ทนแรงฉกได 2.60 หนวย คํานวณจากสมการได = 2.32 หนวย มีความผดพลาด = 0.08

ุ
ี

ิ
อณหภูมิ 70°C ทนแรงฉกได 2.10 หนวย คํานวณจากสมการได = 2.32 หนวย มีความผดพลาด = 0.06
ี
ุ


ี
ุ

ิ
อณหภูมิ 80°C ทนแรงฉกได 2.50 หนวย คํานวณจากสมการได = 2.63 หนวย มีความผดพลาด = 0.04


อุณหภูมิ 80°C ทนแรงฉกได 2.90 หนวย คานวณจากสมการได = 2.63 หนวย มีความผิดพลาด = 0.08
ี


ํ
อณหภูมิ 80°C ทนแรงฉกได 2.40 หนวย คํานวณจากสมการได = 2.63 หนวย มีความผดพลาด = 0.07
ุ
ิ
ี


ิ
ุ

ี
อณหภูมิ 90°C ทนแรงฉกได 3.00 หนวย คํานวณจากสมการได = 2.95 หนวย มีความผดพลาด = 0.01


ิ

อณหภูมิ 90°C ทนแรงฉกได 3.10 หนวย คํานวณจากสมการได = 2.95 หนวย มีความผดพลาด = 0.04
ี
ุ
ิ
ี

ุ
อณหภูมิ 90°C ทนแรงฉกได 2.80 หนวย คํานวณจากสมการได = 2.95 หนวย มีความผดพลาด = 0.04

ี
อุณหภูมิ 100°C ทนแรงฉกได 3.30 หนวย คํานวณจากสมการได = 3.27 หนวย มีความผิดพลาด = 0.01
อุณหภูมิ 100°C ทนแรงฉกได 3.50 หนวย คํานวณจากสมการได = 3.27 หนวย มีความผิดพลาด = 0.07
ี
อุณหภูมิ 100°C ทนแรงฉกได 3.00 หนวย คํานวณจากสมการได = 3.27 หนวย มีความผิดพลาด = 0.08
ี
ี

้
ี
คา RMSE ของโมเดลทสรางขึนมคา = 0.59 หนวย
่
่
ั
ื
ตวอยางท 12.12 เปนการคํานวณหาคา B0 และ B1 เมือ lambda a:a**2 คอ ฟงกชนยกกาลง
ั
่


ั
ํ
่
ี

ั

่
ํ
สอง lambda a,b:a*b คือฟงกชันคูณคาตวเลขสองคา หลงจากไดสมการลิเนยรรเกรสชนใหคานวณคา
ั

ั


่
ี

ี
Error ของคา x และคําตอบ y เมื่อ E = sqrt(1/n * (actual – forcast) ** 2) คา actual คือคาคําตอบ
จริงซึ่งอยูในตัวแปร y สวน forcast เปนคําตอบที่ไดจากการคํานวณจากสมการเสนตรงทสรางขึ้น คาความ
ี่
่

็

ผิดพลาดจะเกบไวในตัวแปร error ใหคํานวณผลรวมดวยคาสัง sum(error) จะเปนคา RMSE
ํ
