Tahmin posteriorlarını biçimlendir
Şimdi bazı yeni tahminleri görselleştirelim. Bu egzersizde, yeni yayımlanmış ve song_age değeri 0 olan bir şarkının ne kadar popüler olacağını tahmin edeceğiz. Hâlâ popularity'yi song_age ve artist_name'dan tahmin ediyoruz. new_predictions nesnesi zaten oluşturuldu ve Adele, Taylor Swift ve Beyoncé'den yeni bir şarkı için tahmin edilen puanların dağılımlarını içeriyor.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
rstanarm ile Bayesian Regresyon Modellemesi
Egzersiz talimatları
new_predictionsiçindeki ilk 10 yinelemenin tahmin puanlarını yazdır.new_predictions'ı bir data frame'e dönüştür ve sütun adlarını "Adele", "Taylor Swift" ve "Beyoncé" olarak ayarla.- Veriyi uzun formata çevir; yalnızca iki sütun olsun:
artist_namevepredict. - Yeniden yapılandırılmış
plot_posteriordata frame'inin ilk altı satırını yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# View new data predictions
___[___:___, ]
# Convert to data frame and rename variables
new_predictions <- ___(new_predictions)
___(___) <- c("___", "___", "___")
# Create tidy data structure
plot_posterior <- ___(new_predictions, key = "artist_name", value = "predict")
# Print formated data
___(plot_posterior)