Visualiser de nouvelles prédictions
Maintenant que vous avez formaté les données, il est temps de créer le graphique des distributions de popularité prévues. Le cadre de données plot_posterior que vous venez de créer est déjà disponible dans l'environnement. Nous allons utiliser ce cadre de données pour créer une visualisation qui communique les résultats de notre analyse.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation de régression bayésienne avec rstanarm
Instructions de l’exercice
- Créez un graphique ggplot avec
predictsur l'axe des x - Fragmentez le graphique de façon à ce que chaque
artist_nameait son propre tracé - Conservez tous les volets du graphique dans une seule colonne
- Tracez une courbe de densité pour la popularité prédite
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create plot of
ggplot(___, aes(x = ___)) +
facet_wrap(~ ___, ___ = 1) +
___()