BaşlayınÜcretsiz Başlayın

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

rstanarm ile Bayesian Regresyon Modellemesi

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • new_predictions içindeki 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_name ve predict.
  • Yeniden yapılandırılmış plot_posterior data frame'inin ilk altı satırını yazdır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır