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Formato de las predicciones posteriores

Ahora tracemos nuevas predicciones. En este ejercicio, predeciremos lo popular que sería una canción recién lanzada y que tiene un song_age de 0. Seguimos prediciendo popularity de song_age y artist_name. El objeto new_predictions ya se ha creado y contiene las distribuciones de las puntuaciones previstas para una nueva canción de Adele, Taylor Swift y Beyoncé.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelización de regresión bayesiana con rstanarm

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Instrucciones del ejercicio

  • Imprime las puntuaciones predichas de las 10 primeras iteraciones de new_predictions.
  • Convierte new_predictions en un marco de datos y nombra las columnas del marco de datos "Adele", "Taylor Swift" y "Beyoncé".
  • Estructura los datos en formato largo, con sólo dos columnas: artist_name y predict.
  • Imprime las seis primeras filas del marco de datos plot_posterior recién estructurado.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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)
Editar y ejecutar código