Vorhersage-Posterioren formatieren

Lass uns jetzt neue Vorhersagen plotten. In dieser Übung prognostizieren wir, wie beliebt ein neu veröffentlichtes Lied mit einem song_age von 0 wäre. Wir sagen weiterhin popularity anhand von song_age und artist_name voraus. Das Objekt new_predictions wurde bereits erstellt und enthält die Verteilungen der vorhergesagten Scores für einen neuen Song von Adele, Taylor Swift und Beyoncé.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Bayesianische Regressionsmodellierung mit rstanarm</Kurs>

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Übungsanweisungen

Gib die vorhergesagten Scores aus den ersten 10 Iterationen von new_predictions aus.
Wandle new_predictions in einen Data Frame um und benenne die Spalten des Data Frames mit "Adele", "Taylor Swift" und "Beyoncé".
Strukturiere die Daten im Long-Format, mit nur zwei Spalten: artist_name und predict.
Gib die ersten sechs Zeilen des neu strukturierten Data Frames plot_posterior aus.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# View new data predictions
___[___:___, ]

# Convert to data frame and rename variables
new_predictions <- ___(new_predictions)
___(___) <- c("___", "___", "___")

# Create tidy data structure
plot_posterior <- ___(new_predictions, key = "artist_name", value = "predict")

# Print formated data
___(plot_posterior)

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