मॉडल का निरीक्षण
मॉडल-बिल्डिंग सही तरीके से करने के लिए बहुत बढ़िया! trace आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है और, सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करते हुए, आप अब posterior ड्रॉज़ की जाँच करेंगे ताकि यह देखा जा सके कि कहीं convergence से जुड़ी कोई समस्या तो नहीं है। अगला कदम, आप trace से प्रत्येक मॉडल पैरामीटर निकालेंगे और उसे उसके posterior mean से संक्षेपित करेंगे। ये posterior means बाद में तब काम आएँगे जब आप मॉडल से प्रेडिक्शन करेंगे। आइए पैरामीटर ड्रॉज़ पर नज़र डालते हैं!
आपको pymc3 और numpy का उपयोग करना होगा, जो क्रमशः pm और np के रूप में आपके लिए इम्पोर्ट किए गए हैं।
नोट: कृपया प्लॉट्स के render होने के लिए आधा मिनट तक का समय दें, क्योंकि उन्हें बहुत से ड्रॉज़ प्रोसेस करने होते हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Bayesian डेटा विश्लेषण
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Draw a trace plot of trace
____
plt.show()
# Print a summary of trace
summary = ____
print(summary)