Визуализация новых прогнозов
Теперь, когда данные подготовлены, можно перейти к построению графика распределений прогнозируемой популярности. Фрейм данных plot_posterior, который вы только что создали, уже доступен в окружении. Мы воспользуемся им, чтобы визуализировать результаты анализа.
Это упражнение является частью курса
Байесовское регрессионное моделирование с rstanarm
Инструкции к упражнению
- Создайте график ggplot, разместив
predictна оси x - Разбейте график на фасеты так, чтобы каждый
artist_nameотображался отдельно - Расположите все фасеты в одном столбце
- Постройте кривую плотности для прогнозируемой популярности
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create plot of
ggplot(___, aes(x = ___)) +
facet_wrap(~ ___, ___ = 1) +
___()