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