Predictive distribution
पैरामीटर ड्रॉज़ का अच्छा विश्लेषण किया! अब आइए लीनियर रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करके प्रेडिक्शन करें। अगर आप 10 कपड़ों के ads और 10 स्नीकर्स के ads दिखाने का फैसला करते हैं, तो हम कितने clicks की उम्मीद कर सकते हैं? यह जानने के लिए, आपको predictive distribution से सैंपल ड्रॉ करने होंगे: एक normal distribution, जिसका mean लीनियर रिग्रेशन फॉर्मूला से परिभाषित है और standard deviation मॉडल द्वारा अनुमानित है.
सबसे पहले, आप प्रत्येक पैरामीटर के posterior को उसके mean से संक्षेपित करेंगे। फिर, आप रिग्रेशन समीकरण के अनुसार predictive distribution का mean निकालेंगे। अगला, आप predictive distribution से एक सैंपल ड्रॉ करेंगे और अंत में उसकी density प्लॉट करेंगे। आपकी सुविधा के लिए यहाँ रिग्रेशन फॉर्मूला दिया है:
pymc3, numpy, और seaborn को उनके सामान्य उपनामों के साथ इम्पोर्ट किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Bayesian डेटा विश्लेषण
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Aggregate posteriors of the parameters to point estimates
intercept_coef = ____
sneakers_coef = ____
clothes_coef = ____
sd_coef = ____