予測分布からのサンプリング

ついに最終ステップです！ 1日あたりの自転車レンタル台数を予測するのがあなたの仕事で、ここまでほとんど準備が整いました。すでにモデルを当てはめ、パラメータサンプルの品質も確認しました。さらに、WAIC に基づいて2つの競合モデルのうちより良い方も選びました。では、ベストモデルで予測を行いましょう！

モデルが見ていない新しい観測が、bikes_test という DataFrame に集められています。各観測について、実際のレンタル台数が分かっているので、モデルの性能を評価できます。この演習では、テストデータの中身を確認し、各テスト観測に対する予測サンプルを生成します。これまでに作成したモデルのトレースは trace_2 として利用可能で、pymc3 は pm としてインポート済みです。さあ、予測を始めましょう！