1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Analiza bayesiană a datelor în Python
Connected

Exercise

Compararea modelelor cu WAIC

Acum că ai construit cu succes primul model de bază, arunci o nouă privire asupra datelor disponibile. Observi o variabilă numită wind_speed. Aceasta ar putea fi un predictor excelent pentru numărul de biciclete închiriate! A pedala împotriva vântului nu e tocmai plăcut, nu-i așa?

Antrenezi un alt model cu acest predictor suplimentar:

formula = "num_bikes ~ temp + work_day + wind_speed"

with pm.Model() as model_2:
    pm.GLM.from_formula(formula, data=bikes)
    trace_2 = pm.sample(draws=1000, tune=500)

Este noul tău model_2 mai bun decât model_1, cel fără viteza vântului? Compară cele două modele folosind Criteriul de Informații Aplicabil pe Scară Largă (WAIC) pentru a afla!

Atât trace_1, cât și trace_2 sunt disponibile în spațiul tău de lucru, iar pymc3 a fost importat ca pm.

Instructions 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Creează un dicționar traces_dict cu două chei, trace_1 și trace_2, care conțin obiectele trace corespunzătoare.