नई भविष्यवाणियों का विज़ुअलाइज़ेशन
अब जब आपने डेटा को फ़ॉर्मैट कर लिया है, तो भविष्यवाणी की गई popularity distributions का प्लॉट बनाने का समय है। plot_posterior डेटा फ्रेम जो आपने अभी बनाया है, वह environment में पहले से उपलब्ध है। हम इसी डेटा फ्रेम का उपयोग करके एक विज़ुअलाइज़ेशन बनाएँगे ताकि अपने विश्लेषण के परिणाम स्पष्ट रूप से समझाए जा सकें।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling
अभ्यास निर्देश
- x-axis पर
predictके साथ एक ggplot ग्राफ़िक बनाएँ - ग्राफ़िक को इस तरह wrap करें कि हर
artist_nameके लिए अलग प्लॉट बने - प्लॉट के सभी facets को एक ही कॉलम में रखें
- predicted popularity के लिए एक डेंसिटी कर्व ड्रॉ करें
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create plot of
ggplot(___, aes(x = ___)) +
facet_wrap(~ ___, ___ = 1) +
___()