先熟悉一下已為你載入的 Spotify 資料 songs。在開始建立模型之前，先快速瀏覽資料，確保你了解裡面包含哪些欄位與內容，是很好的做法。
songs
本練習屬於課程
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Print the first 6 rows ___(songs) # Print the structure ___(songs)
回顧以 lm() 進行的傳統（頻率學派）迴歸、介紹使用 stan_glm() 的貝葉斯迴歸，並比較兩者的輸出結果。
當前練習
學習如何調整你的貝葉斯模型，包括變更鏈（chains）的數量與長度、修改先驗分佈，以及加入解釋變數（predictors）。
在本章中，我們將學習如何判斷估計出的模型是否適合資料，並比較彼此競爭的模型。
在本章中，我們將學習如何使用估計出的模型來建立模型視覺化，並對新的資料做出預測。