linear_regression في بايثون: هل x الثابتة تفشل مع proportional=True؟

في CPython 3.12.14، النداء مع x=[2,2] يفشل افتراضيًا، وينجح مع proportional=True في المثال. [1] [2]

الخلاصة السريعة

لا؛ الخيار يعطي نتيجة هنا. [1] [2]

في CPython 3.12.14، النداء مع x=[2,2] يفشل افتراضيًا، وينجح مع proportional=True في المثال. [1] [2]
مدخلانا x=[2,2] وy=[3,5]؛ زوجان متساويا الطول. نختبر linear_regression. [1] [2]
الافتراضي يرفع StatisticsError؛ طرح متوسط x يجعل القيم صفرًا، فيصبح مقام الميل صفرًا. [1] [2]
proportional=True يعطي slope=2.0 وintercept=0.0؛ لا يطرح المتوسط، ومقام الميل هنا 8. [1] [2]
تحكم: مع x=[0,0]، يرفع الخيار StatisticsError. الوثيقة تصوغ قيد الثبات عامة؛ نحصر النجاح في الكود والإصدار المختبر. [1] [2]

الخيار والإصدار

في CPython 3.12.14، النداء مع x=[2,2] يفشل افتراضيًا، وينجح مع proportional=True في المثال. [1] [2]

مدخل ثابت غير صفري

مدخلانا x=[2,2] وy=[3,5]؛ زوجان متساويا الطول. نختبر linear_regression. [1] [2]

خطأ الافتراضي

الافتراضي يرفع StatisticsError؛ طرح متوسط x يجعل القيم صفرًا، فيصبح مقام الميل صفرًا. [1] [2]

from statistics import linear_regression,StatisticsError x=[2,2];y=[3,5] try:linear_regression(x,y) except StatisticsError:print("StatisticsError") [1] [2]

x=[2,2]; y=[3,5]; proportional=True: slope=2.0; intercept=0.0. — الخيار يغير شرط الحساب.

الخيار والتحكم الصفري

proportional=True يعطي slope=2.0 وintercept=0.0؛ لا يطرح المتوسط، ومقام الميل هنا 8. [1] [2]

own=linear_regression(x,y,proportional=True) print(own.slope,own.intercept) try:linear_regression([0,0],y,proportional=True) except StatisticsError:print("StatisticsError") [1] [2]

تحكم: مع x=[0,0]، يرفع الخيار StatisticsError. الوثيقة تصوغ قيد الثبات عامة؛ نحصر النجاح في الكود والإصدار المختبر. [1] [2]

المراجع

للتوسع: لغات البرمجة.

أُعدّ هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وخضع لمراجعة ذاتية بالأداة نفسها. لا يُنسب إلى مراجع بشري أو خبير مستقل. منهجية المحتوى.