Mettre en forme les postérieurs de prédiction
Traçons maintenant de nouvelles prédictions. Dans cet exercice, nous allons prédire la popularité d'une chanson nouvellement sortie avec un song_age de 0. Nous prédisons toujours popularity à partir de song_age et de artist_name. L'objet new_predictions a déjà été créé et contient les distributions des scores prédits pour une nouvelle chanson d'Adele, de Taylor Swift et de Beyoncé.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation de régression bayésienne avec rstanarm
Instructions de l’exercice
- Affichez les scores prédits des 10 premières itérations de
new_predictions. - Convertissez
new_predictionsen trame de données et nommez les colonnes de la trame « Adele », « Taylor Swift » et « Beyoncé ». - Mettez les données en format long, avec seulement deux colonnes :
artist_nameetpredict. - Affichez les six premières lignes de la nouvelle trame de données
plot_posterior.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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)