모델 점검하기
모델 구축을 잘 진행하셨어요! 작업 공간에는 trace가 준비되어 있으며, 모범 사례에 따라 사후 표본을 살펴보며 수렴 문제가 없는지 점검하겠습니다. 다음으로, trace에서 각 모델 파라미터를 추출해 사후평균으로 요약할 거예요. 이 사후평균은 나중에 모델로 예측을 만들 때 유용하게 쓰입니다. 이제 파라미터 표본을 살펴보죠!
pymc3와 numpy를 각각 pm, np로 임포트해 두었습니다.
참고: 표본 수가 많아 처리할 작업이 많으므로, 플롯이 렌더링되는 데 최대 30초 정도 걸릴 수 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Draw a trace plot of trace
____
plt.show()
# Print a summary of trace
summary = ____
print(summary)