Сэмплирование апостериорных значений

Устав работать на центральное правительство и маркетинговую компанию, вы принимаете предложение аналитика данных в местной администрации города. Городская служба управляет системой велопроката и просит вас спрогнозировать количество арендованных велосипедов в день, чтобы правильно планировать работу персонала и техническое обслуживание.

Вам предоставлены данные о количестве арендованных транспортных средств в день, температуре, влажности, скорости ветра и о том, является ли день рабочим:

     work_day      temp  humidity  wind_speed  num_bikes
0           0  0.344167  0.805833    0.160446      0.985
1           0  0.363478  0.696087    0.248539      0.801
..        ...       ...       ...         ...        ...
698         1  0.280870  0.555652    0.115522      5.323
699         1  0.298333  0.649583    0.058471      5.668

Попробуйте построить регрессионную модель для прогнозирования num_bikes с помощью DataFrame bikes и pymc3 (с псевдонимом pm).

ПРИМЕЧАНИЕ: Первый вызов pm.sample() в новом сеансе Python занимает некоторое время, так как Python-код компилируется в C. Чтобы сэкономить ваше время, мы просим вас лишь правильно написать код, не запуская его.