Vzorkování posterioru

Práce pro centrálu i marketingovou agenturu tě přestala bavit, a tak přijímáš novou pozici datového analytika/analytičky u místní správy svého města. Město provozuje systém sdílených kol a potřebuje předpovídat počet vypůjčených kol za den, aby mohlo plánovat personální zajištění a údržbu.

Dostáváš data o počtu vypůjčených vozidel za den, teplotě, vlhkosti, rychlosti větru a o tom, zda šlo o pracovní den:

     work_day      temp  humidity  wind_speed  num_bikes
0           0  0.344167  0.805833    0.160446      0.985
1           0  0.363478  0.696087    0.248539      0.801
..        ...       ...       ...         ...        ...
698         1  0.280870  0.555652    0.115522      5.323
699         1  0.298333  0.649583    0.058471      5.668

Zkus sestavit regresní model pro predikci num_bikes pomocí DataFrame bikes a knihovny pymc3 (aliasované jako pm).

POZNÁMKA: První spuštění pm.sample() v čerstvé Python session trvá chvíli, protože se Python kód kompiluje do C na pozadí. Abychom ti ušetřili čas, stačí, když kód správně napíšeš — nemusíš ho spouštět.