PyMC的绘图和诊断功能由一个名为Arviz 的专用的、与平台无关的第三方库来处理。可以使用plot_trace创建简单的后验图。左列由每个随机变量的边缘后验的平滑直方图(使用核密度估计)组成,而右列包含按顺序绘制的马尔可夫链样本。beta变量是矢量值,生成两个密度图和两个迹线图,对应于两个预测系数。 az.plot_trace(id...
最后,用 pm.plot_trace%28trace%29 给咱们的探索之旅画上句号。这行代码就像一位神奇画家,把采样得到的复杂结果,绘制成直观的图表,可能是折线图、直方图之类的。在图上,咱们能清晰看到购买概率 p 的分布情况,均值在哪里,波动范围多大,一目了然,瞬间就能从数据的 “迷宫” 里找到出口,读懂顾客购买行为背后的概率...
trace_ab = pm.sample(2000, return_inferencedata=False) # 比较两个版本的点击率 pm.plot_posterior(trace_ab, var_names=['p_A', 'p_B']) plt.show() 通过这个模型,我们可以直观地比较两个版本的点击率,并且 PyMC 会给出p_A和p_B的后验分布。 2...
# Checking the tracepm.plot_trace(trace,var_names=['alpha','beta'])plt.show()最后一步是将原始数据和模型预测可视化:# Posterior samplesalpha_samples = trace.posterior['alpha'].valuesbeta_samples = trace.posterior['beta'].values# New x values for predictionsx_new = np.linspace(0, 10, 200...
# Checking the trace pm.plot_trace(trace,var_names=['alpha','beta']) plt.show() 1. 2. 3. 最后一步是将原始数据和模型预测可视化: AI检测代码解析 # Posterior samples alpha_samples = trace.posterior['alpha'].values beta_samples = trace.posterior['beta'].values ...
PyCharm是一款集成开发环境(IDE),专门用于Python编程。PyMC3是一个基于Python的概率编程库,用于贝叶斯推断和概率模型的建模。它提供了一种灵活且简洁的方式来描述概率模型,并通过Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法进行推断。traceplot是PyMC3中的一个函数,用于可视化MCMC采样的结果。
pm.plot_trace(trace,var_names=['alpha','beta']) plt.show() 最初一步是将原始数据和模型预测可视化: # Posterior samples alpha_samples = trace.posterior['alpha'].values beta_samples = trace.posterior['beta'].values # New x values for predictions ...
pm.traceplot(trace)pm.plot_posterior(trace,ref_val=0.5); 我们有它。PyMC3 和其他类似软件包提供了一组简单的函数来组装和运行概率模拟,例如贝叶斯推理。 个案研究: 使用贝叶斯推理评估保险索赔发生率 保险索赔通常被建模为由于泊松分布式过程而发生。
trace = pm.sample(3000, tune=2000)# 进行 3000 次采样,前 2000 次用于调试 现在,我们可以使用 PyMC 的traceplot函数来可视化采样结果。 importarvizasaz az.plot_trace(trace) 这个图展示了参数a和b的后验分布。我们可以通过查看这个分布来得到参数的估计值。
trace = pm.sample(2000,tune=1000) 现在我们已经定义了模型并对其进行了采样。让我们检查不同参数的模型估计: # Checking the tracepm.plot_trace(trace,var_names=['alpha','beta']) plt.show() 最后一步是将原始数据和模型预测可视化: # Posterior samplesalpha_samples = trace.posterior['alpha'].values...