Сравнение моделей с помощью WAIC

Успешно построив первую базовую модель, вы снова смотрите на имеющиеся данные и замечаете переменную wind_speed. Она может оказаться отличным предиктором числа арендованных велосипедов! Ехать против ветра — удовольствие не из приятных, не так ли?

Вы подгоняете ещё одну модель с этим дополнительным предиктором:

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)

Лучше ли новая model_2 по сравнению с model_1, в которой скорость ветра не учитывалась? Сравните две модели с помощью широко применимого информационного критерия (WAIC), чтобы это выяснить!

Оба объекта trace_1 и trace_2 доступны в вашем рабочем пространстве, а pymc3 импортирован как pm.