Lấy mẫu các giá trị hậu nghiệm

Chán làm việc cho chính phủ trung ương và công ty marketing, bạn nhận một công việc mới là nhà phân tích dữ liệu cho chính quyền địa phương của thành phố. Thành phố vận hành một hệ thống chia sẻ xe đạp và họ muốn bạn dự đoán số xe được thuê mỗi ngày để lên kế hoạch nhân sự và sửa chữa cho phù hợp.

Bạn được cung cấp dữ liệu về số phương tiện được thuê mỗi ngày, nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và liệu đó có phải là ngày làm việc hay không:

     work_day      temp  humidity  wind_speed  num_bikes
0           0  0.344167  0.805833    0.160446      0.985
1           0  0.363478  0.696087    0.248539      0.801
..        ...       ...       ...         ...        ...
698         1  0.280870  0.555652    0.115522      5.323
699         1  0.298333  0.649583    0.058471      5.668

Hãy thử xây dựng một mô hình hồi quy để dự đoán num_bikes bằng cách sử dụng DataFrame bikes và pymc3 (đặt bí danh là pm).

LƯU Ý: Lần đầu gọi pm.sample() trong một phiên Python mới sẽ mất thời gian, vì mã Python được biên dịch sang C ở phía dưới. Để tiết kiệm thời gian cho bạn, chúng tôi chỉ yêu cầu bạn viết đúng mã thay vì chạy nó.