Aus der prädiktiven Dichte sampeln

Endlich! Deine Aufgabe ist es, die Anzahl der pro Tag ausgeliehenen Fahrräder vorherzusagen – und du bist fast am Ziel. Du hast das Modell angepasst und die Qualität der Parameterziehungen überprüft. Außerdem hast du anhand der WAIC das bessere der beiden konkurrierenden Modelle ausgewählt. Jetzt ist es an der Zeit, mit deinem besten Modell Vorhersagen zu treffen!

Ein paar neue Beobachtungen, die das Modell noch nicht gesehen hat, wurden in einem DataFrame namens bikes_test gesammelt. Für jede davon kennen wir die tatsächliche Anzahl ausgeliehener Fahrräder – so können wir die Modellleistung beurteilen. In dieser Übung machst du dich mit den Testdaten vertraut und erzeugst prädiktive Ziehungen für jede Testbeobachtung. Die Spur (Trace) deines zuvor erzeugten Modells ist als trace_2 verfügbar, und pymc3 wurde als pm importiert. Los geht’s mit den Vorhersagen!