def process(D, model, ax):
    # 약어를 사용합니다
    # y가 실제 값(actual)입니다
    x, y = D[:, 0], D[:, 1]
    m, b = model

    # 그래프 스타일링
    axis_helper(ax, (0, 8))

    # 데이터를 그립니다
    ax.plot(x, y, 'ro')

    # 예측 직선을 그립니다
    helper_xs = np.array([0, 8])
    helper_line = m * helper_xs + b
    ax.plot(helper_xs, helper_line, color='>y')

    # 오차를 그립니다
    predictions = m * x + b
    ax.vlines(x, predictions, y)

    # 오차의 양을 계산합니다
    errors = y - predictions

    # 결과를 튜플로 묶습니다
    sse = np.dot(errors, errors)
    return (errors, errors.sum(), sse, np.sqrt(sse))