Предсказания с помощью линии

Аппроксимирующая прямая — это небольшая машина для предсказаний: подставьте новое значение x и получите значение y. Щенка взвешивали с 8-й по 20-ю неделю:

weeks = np.array([8, 10, 12, 14, 16, 18, 20])
kg = np.array([3.1, 4.0, 5.2, 6.1, 7.0, 8.2, 9.1])
slope, intercept = np.polyfit(weeks, kg, 1)
new_weeks = np.array([15, 52])
print(np.round(slope * new_weeks + intercept, 1))

Это выводит [ 6.6 25.2]. Неделя 15 находится в пределах данных. Недели 52 в них нет, и линия продолжает подниматься ещё долго после того, как собака перестаёт расти:

Предсказание за пределами диапазона данных — это экстраполяция, и она рискованна: модели можно доверять только для входных данных, похожих на те, на которых она обучалась. Сначала проверьте:

week = 52
print(week >= weeks.min() and week <= weeks.max())

Это выводит False.