1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Bayesowska analiza danych w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Inspekcja modelu

Świetna robota z budowaniem modelu! Zmienna trace jest dostępna w twoim workspace i, zgodnie z najlepszymi praktykami, teraz sprawdzisz próbki z rozkładu a posteriori, aby wykryć ewentualne problemy ze zbieżnością. Następnie wyodrębnisz każdy parametr modelu ze śladu i podsumujesz go jego średnią a posteriori. Te średnie przydadzą się później, gdy będziesz generować predykcje modelu. Przyjrzyjmy się próbkom parametrów!

Będziesz korzystać z bibliotek pymc3 i numpy, które zostały zaimportowane jako pm i np.

UWAGA: Zaczekaj nawet do pół minuty na wyrenderowanie wykresów – zawierają wiele próbek do przetworzenia.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Narysuj i przeanalizuj wykres śladu próbek a posteriori.
  • Utwórz podsumowanie próbek a posteriori, przypisz je do zmiennej summary i wyświetl je.