Порівняння моделей за допомогою WAIC

Тепер, коли ви успішно побудували першу, базову модель, ще раз перегляньте доступні дані. Ви помічаєте змінну wind_speed. Вона може стати чудовим предиктором кількості взятих напрокат велосипедів! Їхати проти вітру не так вже й весело, чи не так?

Ви навчаєте ще одну модель із цим додатковим 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)

Чи є ваша нова model_2 кращою за model_1, ту, що без швидкості вітру? Порівняйте дві моделі за допомогою Widely Applicable Information Criterion, або WAIC, щоб це з'ясувати!

І trace_1, і trace_2 доступні у вашому робочому середовищі, а pycm3 імпортовано як pm.