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연습 문제

예측 분포에서 샘플링하기

드디어 마지막 단계예요! 이제 하루 동안 대여된 자전거 수를 예측할 차례이고, 거의 다 왔습니다. 이미 모델을 적합했고, 파라미터 샘플의 품질도 확인했어요. 또한 WAIC 기준으로 두 경쟁 모델 중 더 나은 모델을 선택했습니다. 이제 최적의 모델을 사용해 예측을 만들어 볼까요?

모델이 보지 못한 새로운 관측치 몇 개가 bikes_test라는 DataFrame에 수집되어 있습니다. 각 관측치에 대해 실제 대여 수를 알고 있어서, 이를 통해 모델 성능을 평가할 수 있어요. 이 연습에서는 테스트 데이터를 살펴보고, 각 테스트 관측치에 대한 예측 샘플을 생성해 보겠습니다. 이전에 생성한 모델의 트레이스는 trace_2로 제공되며, pymc3는 pm으로 임포트되어 있습니다. 그럼 예측을 진행해 봅시다!

지침 1/3

undefined XP
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  • 콘솔에 bikes_test의 head를 출력하고 데이터를 살펴보세요.