प्रिडिक्शन पोस्टेरियर को फ़ॉर्मैट करें
अब कुछ नए प्रिडिक्शन प्लॉट करते हैं। इस अभ्यास में, हम यह प्रिडिक्ट करेंगे कि कोई नया जारी किया गया गाना, जिसका song_age 0 है, कितना लोकप्रिय होगा। हम अब भी song_age और artist_name से popularity प्रिडिक्ट कर रहे हैं। new_predictions ऑब्जेक्ट पहले से बना हुआ है और इसमें Adele, Taylor Swift, और Beyoncé के नए गाने के लिए प्रिडिक्टेड स्कोर की डिस्ट्रीब्यूशन्स मौजूद हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling
अभ्यास निर्देश
new_predictionsकी पहली 10 iterations से प्रिडिक्टेड स्कोर प्रिंट करें.new_predictionsको एक data frame में बदलें और उसके कॉलम के नाम "Adele", "Taylor Swift", और "Beyoncé" रखें.- डेटा को long फ़ॉर्मैट में संरचित करें, जिसमें केवल दो कॉलम हों:
artist_nameऔरpredict. - नए संरचित
plot_posteriordata frame की पहली छह पंक्तियाँ प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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)