Изучение модели
Отличная работа — модель построена правильно! В вашем рабочем пространстве доступен объект trace. Следуя лучшим практикам, вы проверите апостериорные выборки на наличие проблем со сходимостью. Затем вы извлечёте каждый параметр модели из trace и обобщите его с помощью апостериорного среднего. Эти значения пригодятся позже — при построении предсказаний с помощью модели. Давайте рассмотрим выборки параметров!
Вам понадобятся pymc3 и numpy, которые уже импортированы как pm и np соответственно.
ПРИМЕЧАНИЕ: Построение графиков может занять до получминуты, поскольку в них обрабатывается большое количество выборок.
Это упражнение является частью курса
Байесовский анализ данных на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Draw a trace plot of trace
____
plt.show()
# Print a summary of trace
summary = ____
print(summary)