पोस्टेरियर ड्रॉ का सैंपलिंग

केंद्रीय सरकार और मार्केटिंग कंपनी में काम करके थक जाने के बाद, आप अपने शहर की स्थानीय प्राधिकरण के लिए डेटा विश्लेषक की नई नौकरी लेते हैं। शहर एक बाइक-शेयरिंग सिस्टम चलाता है और वे आपसे यह भविष्यवाणी करने को कहते हैं कि प्रतिदिन कितनी बाइक्स किराए पर ली जाएँगी, ताकि स्टाफ और मरम्मत की योजना बनाई जा सके.

आपको प्रतिदिन किराए पर ली गई गाड़ियों की संख्या, तापमान, आर्द्रता, हवा की गति, और दिन कार्य-दिवस था या नहीं — इन पर कुछ डेटा दिया गया है:

     work_day      temp  humidity  wind_speed  num_bikes
0           0  0.344167  0.805833    0.160446      0.985
1           0  0.363478  0.696087    0.248539      0.801
..        ...       ...       ...         ...        ...
698         1  0.280870  0.555652    0.115522      5.323
699         1  0.298333  0.649583    0.058471      5.668

bikes DataFrame और pymc3 (उपनाम pm) का उपयोग करके num_bikes की भविष्यवाणी के लिए एक रिग्रेशन मॉडल बनाने की कोशिश कीजिए.

नोट: एक नए Python सत्र में पहली बार pm.sample() कॉल करने में कुछ समय लगता है, क्योंकि अंदर ही अंदर Python कोड C में कम्पाइल होता है। आपका समय बचाने के लिए, हम आपसे केवल कोड सही लिखने के लिए कह रहे हैं, उसे चलाने के लिए नहीं.