Formatar os pós-distribuídos das previsões
Agora vamos plotar algumas novas previsões. Neste exercício, vamos prever quão popular seria uma música recém-lançada com song_age igual a 0. Ainda estamos prevendo popularity a partir de song_age e artist_name. O objeto new_predictions já foi criado e contém as distribuições das pontuações previstas para uma nova música de Adele, Taylor Swift e Beyoncé.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem de Regressão Bayesiana com rstanarm
Instruções do exercício
- Imprima as pontuações previstas das primeiras 10 iterações de
new_predictions. - Converta
new_predictionsem um data frame e nomeie as colunas do data frame como "Adele", "Taylor Swift" e "Beyoncé". - Estruture os dados em formato longo, com apenas duas colunas:
artist_nameepredict. - Imprima as primeiras seis linhas do novo data frame
plot_posteriorestruturado.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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)