Vzorkování z prediktivní hustoty
Konečně! Tvým úkolem je předpovědět počet půjčených kol za den a jsi skoro u cíle. Model máš natrénovaný a ověřil/a jsi kvalitu vzorků parametrů. Také jsi na základě WAIC vybral/a lepší ze dvou konkurenčních modelů. Teď je čas použít nejlepší model k vytváření predikcí!
V DataFrame pojmenovaném bikes_test jsou uložena nová pozorování, která model dosud neviděl. U každého z nich známe skutečný počet půjčených kol, takže budeme moci vyhodnotit výkon modelu. V tomto cvičení se seznámíš s testovacími daty a vygeneruješ prediktivní vzorky pro každé testovací pozorování. Trace tvého modelu, který jsi vygeneroval/a dříve, je dostupný jako trace_2 a pymc3 je importovaný jako pm. Pojďme na predikce!
Toto cvičení je součástí kurzu
Bayesian Data Analysis in Python
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Print bikes_test head
print(____)