予測事後分布の整形
それでは新しい予測をプロットしてみましょう。この演習では、新しくリリースされ、song_age が 0 の楽曲がどれくらい人気になりそうかを予測します。引き続き、song_age と artist_name から popularity を予測します。new_predictions オブジェクトはすでに作成済みで、Adele、Taylor Swift、Beyoncé の新曲に対する予測スコアの分布が入っています。
この演習はコースの一部です
rstanarm で学ぶベイズ回帰モデリング
演習の手順
new_predictionsの最初の 10 イテレーションの予測スコアを出力します。new_predictionsをデータフレームに変換し、列名を "Adele"、"Taylor Swift"、"Beyoncé" に設定します。- データをロング形式に整形し、列は
artist_nameとpredictの 2 列だけにします。 - 新しく整形した
plot_posteriorデータフレームの先頭 6 行を表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)