Представьте, что модель рассчитала коэффициенты w0 …w6 и их значения лежат в переменной coefs. Рассчитайте цену квартиры с характеристиками из переменной flat_test. Чтобы решить задачу, найдите скалярное произведение векторов flat_test и coefs. Затем сохраните результат в переменную price и выведите.
Внутри flat_test есть такие данные: общая площадь — 44 м^2, жилая площадь — 27 м^2, высота потолков — 2.9 м, количество комнат в квартире — две, её расстояние до центра города — 1.7 км и дата последнего ремонта — два года назад.
В переменной coefs семь значений — w0 …w6 , а характеристик квартиры всего шесть. Напомним, что для скалярного произведения нужна одинаковая размерность векторов. При этом w0 — это свободный член линейного уравнения, который не нужно умножать ни на один из признаков. Чтобы количество координат векторов coefs и flat_test совпадало и при этом сохранилась логика функции y, мы добавили в переменную flat_test константу 1 и сделали её первой координатой соответствующего вектора. Благодаря этому можно будет получить скалярное произведение coefs и flat_test, причём значение свободного члена функции y останется прежним.
# необходимые импорты
import numpy as np
# вектор с коэффициентами
coefs = np.array([
-472792, 58467, -7652, 387841, 55630, -47147, -49522
])
# вектор с константой и характеристиками квартиры
flat_test = np.array([1, 44, 27, 2.9, 2, 1.7, 2])
# создание переменной, содержащей скалярное произведение
price = (flat_test * coefs).sum()
# вывод получившегося значения
print(price)