迴歸：畫一條最不冤枉的線（實驗場）

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.16%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22%2C%20app_title%3D%22%E8%BF%B4%E6%AD%B8%EF%BC%9A%E7%95%AB%E4%B8%80%E6%A2%9D%E6%9C%80%E4%B8%8D%E5%86%A4%E6%9E%89%E7%9A%84%E7%B7%9A%EF%BC%88%E5%AF%A6%E9%A9%97%E5%A0%B4%EF%BC%89%22)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%F0%9F%A7%AA%20%E8%BF%B4%E6%AD%B8%EF%BC%9A%E7%95%AB%E4%B8%80%E6%A2%9D%E6%9C%80%E4%B8%8D%E5%86%A4%E6%9E%89%E7%9A%84%E7%B7%9A%EF%BC%88%E5%AF%A6%E9%A9%97%E5%A0%B4%EF%BC%89%0A%0A%20%20%20%20%E9%80%99%E6%98%AF%E6%9C%AC%E8%AA%B2%E7%9A%84**%E5%AF%A6%E9%A9%97%E5%A0%B4**%E3%80%82%E5%B7%A6%E5%81%B4%E6%95%99%E5%AD%B8%E8%AE%80%E5%88%B0%E5%93%AA%EF%BC%8C%E5%B0%B1%E5%9B%9E%E5%88%B0%E9%80%99%E8%A3%A1%E5%8B%95%E6%89%8B%E5%81%9A%E2%80%94%E2%80%94%0A%20%20%20%20%E6%AF%8F%E4%B8%80%E6%A0%BC%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E7%A2%BC%E9%83%BD%E5%8F%AF%E4%BB%A5**%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E4%BF%AE%E6%94%B9%E3%80%81%E7%AB%8B%E5%8D%B3%E9%87%8D%E8%B7%91**%EF%BC%88%E9%BB%9E%E6%A0%BC%E5%AD%90%E5%8F%B3%E4%B8%8A%E7%9A%84%20%E2%96%B6%EF%BC%8C%E6%88%96%E6%8C%89%20%60Ctrl%2BEnter%60%EF%BC%89%E3%80%82%0A%20%20%20%20%E6%94%B9%E5%A3%9E%E4%BA%86%E4%B9%9F%E6%B2%92%E9%97%9C%E4%BF%82%EF%BC%9A%E9%87%8D%E6%96%B0%E6%95%B4%E7%90%86%E9%A0%81%E9%9D%A2%E5%B0%B1%E6%9C%83%E5%9B%9E%E5%88%B0%E5%8E%9F%E7%89%88%E3%80%82%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%20%20%20%20return%20(mo%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20%E7%A7%91%E5%AD%B8%E5%A5%97%E4%BB%B6%E9%9B%86%E4%B8%AD%E5%9C%A8%E9%80%99%E6%A0%BC%20import%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20from%20sklearn.linear_model%20import%20LinearRegression%0A%20%20%20%20from%20sklearn.metrics%20import%20mean_squared_error%0A%20%20%20%20from%20sklearn.model_selection%20import%20train_test_split%0A%20%20%20%20from%20sklearn.pipeline%20import%20make_pipeline%0A%20%20%20%20from%20sklearn.preprocessing%20import%20MinMaxScaler%2C%20PolynomialFeatures%0A%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20LinearRegression%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20MinMaxScaler%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20PolynomialFeatures%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20make_pipeline%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mean_squared_error%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20plt%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20train_test_split%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%201%EF%B8%8F%E2%83%A3%20%E5%85%88%E7%9C%8B%E8%B3%87%E6%96%99%EF%BC%9A%E6%B0%A3%E6%BA%AB%20vs%20%E6%89%8B%E6%90%96%E9%A3%B2%E9%8A%B7%E9%87%8F%0A%0A%20%20%20%20%E4%B8%80%E5%80%8B%E9%A3%B2%E6%96%99%E6%94%A4%E8%A8%98%E4%BA%86%2048%20%E5%A4%A9%E7%9A%84**%E7%95%B6%E6%97%A5%E6%9C%80%E9%AB%98%E6%BA%AB**%E5%92%8C**%E5%86%B0%E9%A3%B2%E9%8A%B7%E9%87%8F**%E3%80%82%0A%20%20%20%20%E9%BB%9E%E5%88%86%E4%BD%88%E6%98%8E%E9%A1%AF%E6%9C%89%E8%B6%A8%E5%8B%A2%EF%BC%88%E8%B6%8A%E7%86%B1%E8%B3%A3%E8%B6%8A%E5%A4%9A%EF%BC%89%EF%BC%8C%E4%BD%86%E4%B8%8D%E6%98%AF%E5%AE%8C%E7%BE%8E%E7%9A%84%E7%9B%B4%E7%B7%9A%E2%80%94%E2%80%94%0A%20%20%20%20%E5%A4%A9%E6%B0%A3%E4%B9%8B%E5%A4%96%E9%82%84%E6%9C%89%E5%BE%88%E5%A4%9A%E6%88%91%E5%80%91%E6%B2%92%E8%A8%98%E5%88%B0%E7%9A%84%E5%9B%A0%E7%B4%A0%EF%BC%88%E5%81%87%E6%97%A5%E3%80%81%E9%9B%A8%E5%A4%A9%E3%80%81%E9%9A%94%E5%A3%81%E5%9C%A8%E6%96%BD%E5%B7%A5%E2%80%A6%EF%BC%89%EF%BC%8C%E9%80%99%E5%B0%B1%E6%98%AF**%E9%9B%9C%E8%A8%8A**%E3%80%82%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(np)%3A%0A%20%20%20%20rng%20%3D%20np.random.default_rng(7)%0A%20%20%20%20temp%20%3D%20np.sort(rng.uniform(14%2C%2036%2C%2048))%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E7%95%B6%E6%97%A5%E6%9C%80%E9%AB%98%E6%BA%AB%20(%C2%B0C)%0A%20%20%20%20sales%20%3D%200.32%20*%20(temp%20-%2014)%20**%202%20%2B%2018%20%2B%20rng.normal(0%2C%209%2C%2048)%20%20%23%20%E5%86%B0%E9%A3%B2%E9%8A%B7%E9%87%8F%20(%E6%9D%AF)%0A%20%20%20%20return%20sales%2C%20temp%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(plt%2C%20sales%2C%20temp)%3A%0A%20%20%20%20_fig%2C%20_ax%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(7%2C%204.5))%0A%20%20%20%20_ax.scatter(temp%2C%20sales%2C%20c%3D%22%231C2B33%22%2C%20alpha%3D0.75)%0A%20%20%20%20_ax.set_xlabel(%22daily%20high%20temp%20(C)%22)%0A%20%20%20%20_ax.set_ylabel(%22iced%20drinks%20sold%20(cups)%22)%0A%20%20%20%20_ax.set_title(%2248%20days%20at%20a%20drink%20stand%22)%0A%20%20%20%20_ax.grid(alpha%3D0.3)%0A%20%20%20%20_fig.tight_layout()%0A%20%20%20%20_fig%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%202%EF%B8%8F%E2%83%A3%20%E6%9C%80%E5%B0%8F%E5%B9%B3%E6%96%B9%E6%B3%95%EF%BC%9A%E9%8C%AF%E5%BE%97%E6%9C%80%E5%B0%91%E7%9A%84%E9%82%A3%E6%A2%9D%E7%B7%9A%0A%0A%20%20%20%20%E6%AF%8F%E5%80%8B%E9%BB%9E%E5%88%B0%E6%9B%B2%E7%B7%9A%E7%9A%84%E5%9E%82%E7%9B%B4%E8%B7%9D%E9%9B%A2%E5%B0%B1%E6%98%AF%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E3%80%8C%E5%86%A4%E6%9E%89%E3%80%8D%E7%9A%84%E9%87%8F%EF%BC%88%E7%81%B0%E8%89%B2%E7%B4%B0%E7%B7%9A%EF%BC%89%E3%80%82%0A%20%20%20%20**%E6%9C%80%E5%B0%8F%E5%B9%B3%E6%96%B9%E6%B3%95**%E6%89%BE%E7%9A%84%E6%98%AF%E8%AE%93%E9%80%99%E4%BA%9B%E5%86%A4%E6%9E%89%E7%9A%84%E5%B9%B3%E6%96%B9%E7%B8%BD%E5%92%8C%E6%9C%80%E5%B0%8F%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E3%80%82%0A%0A%20%20%20%20%E6%8B%89%E5%8B%95%E3%80%8C%E5%BD%8E%E6%9B%B2%E7%A8%8B%E5%BA%A6%E3%80%8D%EF%BC%88%E5%A4%9A%E9%A0%85%E5%BC%8F%E6%AC%A1%E6%95%B8%EF%BC%89%EF%BC%9A%0A%0A%20%20%20%20-%20**%E6%AC%A1%E6%95%B8%20%3D%201**%EF%BC%88%E7%9B%B4%E7%B7%9A%EF%BC%89%EF%BC%9A%E7%B3%BB%E7%B5%B1%E6%80%A7%E7%8C%9C%E9%8C%AF%E2%80%94%E2%80%94%E6%9C%80%E5%86%B7%E5%92%8C%E6%9C%80%E7%86%B1%E7%9A%84%E6%97%A5%E5%AD%90%E9%83%BD%E7%8C%9C%E5%BE%97%E5%A4%AA%E4%BD%8E%E3%80%81%0A%20%20%20%20%20%20%E4%B8%AD%E6%AE%B5%E5%8F%88%E7%8C%9C%E5%BE%97%E5%A4%AA%E9%AB%98%EF%BC%8C%E7%81%B0%E7%B7%9A%E7%9A%84%E6%96%B9%E5%90%91%E6%9C%89%E8%A6%8F%E5%BE%8B%EF%BC%8C%E4%BB%A3%E8%A1%A8%E6%A8%A1%E5%9E%8B**%E5%A4%AA%E7%B0%A1%E5%96%AE**%E3%80%82%0A%20%20%20%20-%20**%E6%AC%A1%E6%95%B8%20%3D%202%E3%80%813**%EF%BC%9A%E6%9B%B2%E7%B7%9A%E8%B2%BC%E4%B8%8A%E8%B6%A8%E5%8B%A2%EF%BC%8C%E5%86%A4%E6%9E%89%E6%98%8E%E9%A1%AF%E8%AE%8A%E5%B0%8F%E3%80%82%0A%20%20%20%20-%20**%E6%AC%A1%E6%95%B8%E6%8B%89%E5%88%B0%2012%20%E4%BB%A5%E4%B8%8A**%EF%BC%9A%E6%9B%B2%E7%B7%9A%E9%96%8B%E5%A7%8B%E7%82%BA%E4%BA%86%E6%AF%8F%E4%B8%80%E5%80%8B%E9%BB%9E%E6%89%AD%E4%BE%86%E6%89%AD%E5%8E%BB%E2%80%94%E2%80%94%E5%85%88%E8%A8%98%E4%BD%8F%E9%80%99%E5%80%8B%E7%95%AB%E9%9D%A2%EF%BC%8C%0A%20%20%20%20%20%20%E4%B8%8B%E4%B8%80%E7%AF%80%E6%8B%86%E7%A9%BF%E5%AE%83%E3%80%82%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20degree_slider%20%3D%20mo.ui.slider(start%3D1%2C%20stop%3D15%2C%20step%3D1%2C%20value%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22%E5%BD%8E%E6%9B%B2%E7%A8%8B%E5%BA%A6%EF%BC%88%E5%A4%9A%E9%A0%85%E5%BC%8F%E6%AC%A1%E6%95%B8%EF%BC%89%22%2C%20show_value%3DTrue)%0A%20%20%20%20degree_slider%0A%20%20%20%20return%20(degree_slider%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20LinearRegression%2C%0A%20%20%20%20MinMaxScaler%2C%0A%20%20%20%20PolynomialFeatures%2C%0A%20%20%20%20degree_slider%2C%0A%20%20%20%20make_pipeline%2C%0A%20%20%20%20mean_squared_error%2C%0A%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20plt%2C%0A%20%20%20%20sales%2C%0A%20%20%20%20temp%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20_model%20%3D%20make_pipeline(MinMaxScaler()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20PolynomialFeatures(degree_slider.value)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20LinearRegression())%0A%20%20%20%20_model.fit(temp.reshape(-1%2C%201)%2C%20sales)%0A%20%20%20%20_pred%20%3D%20_model.predict(temp.reshape(-1%2C%201))%0A%20%20%20%20_mse%20%3D%20mean_squared_error(sales%2C%20_pred)%0A%20%20%20%20_grid%20%3D%20np.linspace(temp.min()%2C%20temp.max()%2C%20200).reshape(-1%2C%201)%0A%20%20%20%20_fig%2C%20_ax%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(7%2C%204.5))%0A%20%20%20%20_ax.vlines(temp%2C%20sales%2C%20_pred%2C%20color%3D%22%239AA7AE%22%2C%20linewidth%3D1%2C%20alpha%3D0.8)%0A%20%20%20%20_ax.scatter(temp%2C%20sales%2C%20c%3D%22%231C2B33%22%2C%20alpha%3D0.75%2C%20zorder%3D3)%0A%20%20%20%20_ax.plot(_grid%2C%20_model.predict(_grid)%2C%20c%3D%22%234C72B0%22%2C%20linewidth%3D2.5%2C%20zorder%3D4)%0A%20%20%20%20_ax.set_xlabel(%22daily%20high%20temp%20(C)%22)%0A%20%20%20%20_ax.set_ylabel(%22iced%20drinks%20sold%20(cups)%22)%0A%20%20%20%20_ax.set_ylim(sales.min()%20-%2025%2C%20sales.max()%20%2B%2025)%0A%20%20%20%20_ax.set_title(f%22degree%20%3D%20%7Bdegree_slider.value%7D%20%20%7C%20%20mean%20squared%20error%20%3D%20%7B_mse%3A.0f%7D%22)%0A%20%20%20%20_ax.grid(alpha%3D0.3)%0A%20%20%20%20_fig.tight_layout()%0A%20%20%20%20_fig%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%203%EF%B8%8F%E2%83%A3%20%E9%81%8E%E6%93%AC%E5%90%88%E7%8F%BE%E5%BD%A2%EF%BC%9A%E5%A4%AA%E6%9C%83%E8%83%8C%EF%BC%8C%E5%8F%8D%E8%80%8C%E4%B8%8D%E6%9C%83%E8%80%83%0A%0A%20%20%20%20%E4%B8%8A%E9%9D%A2%E7%9A%84%E8%AA%A4%E5%B7%AE%E6%98%AF**%E8%A8%93%E7%B7%B4%E8%AA%A4%E5%B7%AE**%E2%80%94%E2%80%94%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9C%8B%E8%91%97%E7%AD%94%E6%A1%88%E7%AE%97%E5%87%BA%E4%BE%86%E7%9A%84%E5%88%86%E6%95%B8%EF%BC%8C%E6%AC%A1%E6%95%B8%E8%B6%8A%E9%AB%98%E5%8F%AA%E6%9C%83%E8%B6%8A%E4%BD%8E%E3%80%82%0A%20%20%20%20%E7%9C%9F%E6%AD%A3%E7%9A%84%E8%80%83%E9%A9%97%E6%98%AF**%E6%B2%92%E7%9C%8B%E9%81%8E%E7%9A%84%E8%B3%87%E6%96%99**%EF%BC%9A%E6%8A%8A%2048%20%E5%A4%A9%E6%8B%86%E6%88%90%2036%20%E5%A4%A9%E8%A8%93%E7%B7%B4%E3%80%8112%20%E5%A4%A9%E7%95%B6%E8%80%83%E9%A1%8C%EF%BC%8C%0A%20%20%20%20%E6%AF%8F%E5%80%8B%E6%AC%A1%E6%95%B8%E9%83%BD%E8%80%83%E4%B8%80%E6%AC%A1%EF%BC%9A%0A%0A%20%20%20%20-%20**%E8%A8%93%E7%B7%B4%E8%AA%A4%E5%B7%AE**%EF%BC%88%E8%97%8D%EF%BC%89%EF%BC%9A%E4%B8%80%E8%B7%AF%E4%B8%8B%E9%99%8D%E2%80%94%E2%80%94%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%B6%8A%E5%BD%8E%EF%BC%8C%E8%B6%8A%E8%83%BD%E6%8A%8A%E7%9C%8B%E9%81%8E%E7%9A%84%E9%BB%9E%E8%83%8C%E8%B5%B7%E4%BE%86%E3%80%82%0A%20%20%20%20-%20**%E6%B8%AC%E8%A9%A6%E8%AA%A4%E5%B7%AE**%EF%BC%88%E7%B4%85%EF%BC%89%EF%BC%9A%E5%85%88%E9%99%8D%E5%BE%8C%E5%8D%87%E2%80%94%E2%80%94%E8%B2%BC%E8%BF%91%E7%9C%9F%E5%AF%A6%E8%B6%A8%E5%8B%A2%E6%99%82%E6%9C%80%E4%BD%8E%EF%BC%8C%0A%20%20%20%20%20%20%E9%96%8B%E5%A7%8B%E8%83%8C%E9%9B%9C%E8%A8%8A%E4%B9%8B%E5%BE%8C%E5%8F%8D%E8%80%8C%E8%B6%8A%E8%80%83%E8%B6%8A%E5%B7%AE%E3%80%82%E9%80%99%E5%B0%B1%E6%98%AF**%E9%81%8E%E6%93%AC%E5%90%88**%E3%80%82%0A%0A%20%20%20%20%E6%8C%91%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8D%E6%98%AF%E6%8C%91%E3%80%8C%E8%A8%93%E7%B7%B4%E5%88%86%E6%95%B8%E6%9C%80%E9%AB%98%E7%9A%84%E3%80%8D%EF%BC%8C%E6%98%AF%E6%8C%91**%E7%B4%85%E7%B7%9A%E6%9C%80%E4%BD%8E%E7%9A%84%E9%82%A3%E5%80%8B%E5%BD%8E%E5%BA%A6**%E3%80%82%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20LinearRegression%2C%0A%20%20%20%20MinMaxScaler%2C%0A%20%20%20%20PolynomialFeatures%2C%0A%20%20%20%20make_pipeline%2C%0A%20%20%20%20mean_squared_error%2C%0A%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20plt%2C%0A%20%20%20%20sales%2C%0A%20%20%20%20temp%2C%0A%20%20%20%20train_test_split%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20temp_tr%2C%20temp_te%2C%20sales_tr%2C%20sales_te%20%3D%20train_test_split(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20temp.reshape(-1%2C%201)%2C%20sales%2C%20test_size%3D12%2C%20random_state%3D3%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20degrees%20%3D%20np.arange(1%2C%2013)%0A%20%20%20%20train_err%2C%20test_err%20%3D%20%5B%5D%2C%20%5B%5D%0A%20%20%20%20for%20_d%20in%20degrees%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_m%20%3D%20make_pipeline(MinMaxScaler()%2C%20PolynomialFeatures(_d)%2C%20LinearRegression())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_m.fit(temp_tr%2C%20sales_tr)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20train_err.append(mean_squared_error(sales_tr%2C%20_m.predict(temp_tr)))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20test_err.append(mean_squared_error(sales_te%2C%20_m.predict(temp_te)))%0A%20%20%20%20_fig%2C%20_ax%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(7%2C%204.5))%0A%20%20%20%20_ax.plot(degrees%2C%20train_err%2C%20%22o-%22%2C%20c%3D%22%234C72B0%22%2C%20label%3D%22train%20error%22)%0A%20%20%20%20_ax.plot(degrees%2C%20test_err%2C%20%22o-%22%2C%20c%3D%22%23C44E52%22%2C%20label%3D%22test%20error%22)%0A%20%20%20%20_ax.set_yscale(%22log%22)%0A%20%20%20%20_ax.set_xlabel(%22polynomial%20degree%22)%0A%20%20%20%20_ax.set_ylabel(%22mean%20squared%20error%20(log%20scale)%22)%0A%20%20%20%20_ax.set_title(%22memorizing%20vs.%20generalizing%22)%0A%20%20%20%20_ax.legend()%0A%20%20%20%20_ax.grid(alpha%3D0.3)%0A%20%20%20%20_fig.tight_layout()%0A%20%20%20%20_fig%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%204%EF%B8%8F%E2%83%A3%20%E4%BD%A0%E7%9A%84%E5%AF%A6%E9%A9%97%E5%8D%80%0A%0A%20%20%20%20%E4%B8%8B%E9%9D%A2%E9%80%99%E6%A0%BC%E6%98%AF%E4%BD%A0%E7%9A%84%EF%BC%8C%E6%94%B9%E5%AE%8C%E6%8C%89%20%E2%96%B6%20%E9%87%8D%E8%B7%91%E3%80%82%E5%BB%BA%E8%AD%B0%E6%8C%91%E6%88%B0%EF%BC%88%E7%94%B1%E6%98%93%E5%88%B0%E9%9B%A3%EF%BC%89%EF%BC%9A%0A%0A%20%20%20%201.%20**LEVEL%201**%EF%BC%9A%E6%8A%8A%20%60my_degree%60%20%E6%94%B9%E6%88%90%2015%EF%BC%8C%E7%9C%8B%E9%A0%90%E6%B8%AC%E5%80%BC%E5%9C%A8%E8%B3%87%E6%96%99%E7%AF%84%E5%9C%8D%E9%82%8A%E7%B7%A3%E9%A3%9B%E5%88%B0%E5%93%AA%E5%8E%BB%E3%80%82%0A%20%20%20%202.%20**LEVEL%202**%EF%BC%9A%E7%94%A8%2040%C2%B0C%EF%BC%88%E8%B3%87%E6%96%99%E8%A3%A1%E6%9C%80%E7%86%B1%E5%8F%AA%E6%9C%89%2036%C2%B0C%EF%BC%89%E5%95%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%8A%B7%E9%87%8F%E2%80%94%E2%80%94%0A%20%20%20%20%20%20%E6%AC%A1%E6%95%B8%202%20%E5%92%8C%E6%AC%A1%E6%95%B8%2012%20%E7%9A%84%E7%AD%94%E6%A1%88%E5%B7%AE%E5%A4%9A%E5%B0%91%EF%BC%9F%E5%93%AA%E5%80%8B%E4%BD%A0%E6%95%A2%E6%8B%BF%E5%8E%BB%E5%82%99%E6%96%99%EF%BC%9F%0A%20%20%20%203.%20**LEVEL%203**%EF%BC%9A%E5%9B%9E%E5%88%B0%201%EF%B8%8F%E2%83%A3%20%E6%8A%8A%E9%9B%9C%E8%A8%8A%20%60rng.normal(0%2C%209%2C%2048)%60%20%E7%9A%84%209%20%E6%94%B9%E6%88%90%2025%EF%BC%8C%0A%20%20%20%20%20%20%E5%86%8D%E7%9C%8B%203%EF%B8%8F%E2%83%A3%20%E7%9A%84%E7%B4%85%E7%B7%9A%E6%9C%80%E4%BD%8E%E9%BB%9E%E7%A7%BB%E5%88%B0%E5%93%AA%E2%80%94%E2%80%94%E9%9B%9C%E8%A8%8A%E8%B6%8A%E5%A4%A7%EF%BC%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%A9%B2%E8%B6%8A%E7%B0%A1%E5%96%AE%E9%82%84%E6%98%AF%E8%B6%8A%E5%BD%8E%EF%BC%9F%0A%0A%20%20%20%20%E5%81%9A%E5%AE%8C%E8%A8%98%E5%BE%97%EF%BC%9A**%E9%BB%9E%E5%B7%A6%E5%81%B4%E6%95%99%E5%AD%B8%E9%A0%81%E7%9A%84%E3%80%8C%E4%B8%8B%E8%BC%89%20.py%E3%80%8D%E6%8A%8A%E4%BD%A0%E7%9A%84%E7%89%88%E6%9C%AC%E5%B8%B6%E8%B5%B0**%EF%BC%8C%0A%20%20%20%20%E5%9C%A8%E8%87%AA%E5%B7%B1%E9%9B%BB%E8%85%A6%E7%94%A8%20%60uvx%20marimo%20edit%20lesson.py%60%20%E5%B0%B1%E8%83%BD%E7%B9%BC%E7%BA%8C%E7%8E%A9%E3%80%82%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20LinearRegression%2C%0A%20%20%20%20MinMaxScaler%2C%0A%20%20%20%20PolynomialFeatures%2C%0A%20%20%20%20make_pipeline%2C%0A%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20sales%2C%0A%20%20%20%20temp%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20%23%20%3D%3D%3D%3D%3D%20%E4%BD%A0%E7%9A%84%E5%AF%A6%E9%A9%97%E5%8D%80%20%3D%3D%3D%3D%3D%0A%20%20%20%20%23%20%E6%94%B9%20my_degree%20%E5%92%8C%20ask_temp%EF%BC%8C%E6%88%96%E6%95%B4%E6%AE%B5%E9%87%8D%E5%AF%AB%EF%BC%81%0A%20%20%20%20my_degree%20%3D%202%0A%20%20%20%20ask_temp%20%3D%2030.0%0A%20%20%20%20my_model%20%3D%20make_pipeline(MinMaxScaler()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20PolynomialFeatures(my_degree)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20LinearRegression())%0A%20%20%20%20my_model.fit(temp.reshape(-1%2C%201)%2C%20sales)%0A%20%20%20%20my_pred%20%3D%20my_model.predict(np.array(%5B%5Bask_temp%5D%5D))%5B0%5D%0A%20%20%20%20print(f%22%E6%AC%A1%E6%95%B8%20%7Bmy_degree%7D%20%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AA%AA%EF%BC%9A%7Bask_temp%7D%C2%B0C%20%E9%82%A3%E5%A4%A9%E5%A4%A7%E7%B4%84%E8%B3%A3%20%7Bmy_pred%3A.0f%7D%20%E6%9D%AF%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A