कीमत का अनुकूलन
मॉडल को फिट और इंस्पेक्ट करने पर बढ़िया काम! अब असली काम पर आते हैं: आपके बॉस चाहते हैं कि आप ऐसा एवोकाडो प्राइस बताएं जिससे सबसे अधिक प्रॉफिट हो, और यह भी बताएँ कि लगभग कितना प्रॉफिट अपेक्षित है। साथ ही, वे चाहते हैं कि प्राइस $0.25 से विभाज्य हो ताकि ग्राहक आसानी से क्वार्टर्स से भुगतान कर सकें.
इस अभ्यास में, आप अपने मॉडल का उपयोग करके कुछ उचित प्राइस वैल्यूज़ के लिए वॉल्यूम और प्रॉफिट प्रेडिक्ट करेंगे। फिर, आप प्रेडिक्टिव डिस्ट्रीब्यूशन्स को विज़ुअलाइज़ करेंगे ताकि सर्वश्रेष्ठ प्राइस चुना जा सके। अंत में, आप अपनी प्रॉफिट प्रेडिक्शन के लिए क्रेडिबल इंटरवल निकालेंगे। चलिए, अब अनुकूलन कीजिए!
आपने पहले जो पोस्टेरियर मीन्स निकाले थे, वे intercept_mean, organic_mean, price_mean, और sd_mean के रूप में उपलब्ध हैं। साथ ही, pymc3, arviz, और numpy क्रमशः pm, az, और np नाम से इम्पोर्ट किए गए 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।
# For each price, predict volume and use it to predict profit
predicted_profit_per_price = {}
for price in [0.5, 0.75, 1, 1.25]:
pred_mean = (____)
volume_pred = ____(____, ____, size=1000)
profit_pred = ____
predicted_profit_per_price.update({price: profit_pred})