1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích dữ liệu Bayesian với Python
Connected

Bài tập

Lấy mẫu từ mật độ dự báo

Cuối cùng! Nhiệm vụ của bạn là dự đoán số lượng xe đạp được thuê mỗi ngày, và bạn đã gần như hoàn tất. Bạn đã khớp mô hình và kiểm tra chất lượng các mẫu tham số. Bạn cũng đã chọn mô hình tốt hơn trong hai mô hình cạnh tranh dựa trên WAIC. Giờ là lúc dùng mô hình tốt nhất để đưa ra dự đoán!

Một vài quan sát mới, mà mô hình chưa thấy, đã được thu thập trong DataFrame tên là bikes_test. Với mỗi quan sát này, chúng ta biết số xe đạp thực tế được thuê, nhờ đó có thể đánh giá hiệu năng của mô hình. Trong bài tập này, bạn sẽ làm quen với dữ liệu kiểm tra và tạo các mẫu dự báo cho từng quan sát kiểm tra. Trace của mô hình bạn đã tạo trước đó có sẵn dưới tên trace_2, và pymc3 đã được import là pm. Hãy bắt đầu dự đoán!

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • In phần đầu của bikes_test ra console để làm quen với dữ liệu.