Điều chỉnh quá trình ước lượng

Mô hình Hồi quy Bayesian với rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

Chuyển tiếp phân kỳ

1: Có 15 chuyển tiếp phân kỳ sau giai đoạn khởi động. Tăng adapt_delta
lên trên 0.8 có thể giúp.
  • Bước nhảy của bộ ước lượng quá lớn
  • Điều chỉnh kích thước bước
stan_model <- stan_glm(popularity ~ song_age, data = songs,
  control = list(adapt_delta = 0.95))

stan_model <- stan_glm(popularity ~ song_age, data = songs,
  control = list(adapt_delta = 0.99))
Mô hình Hồi quy Bayesian với rstanarm

Vượt quá độ sâu cây tối đa

Chuỗi 1 đạt độ sâu cây tối đa
  • Mẫu duyệt các nhánh và tìm điểm "U-Turn" tốt
  • Độ sâu cây tối đa cho thấy hiệu quả kém
stan_model <- stan_glm(popularity ~ song_age, data = songs,
  control = list(max_treedepth = 10))

stan_model <- stan_glm(popularity ~ song_age, data = songs,
  control = list(max_treedepth = 15))
Mô hình Hồi quy Bayesian với rstanarm

Tinh chỉnh việc ước lượng

  • Lỗi ước lượng đe dọa tính hợp lệ của mô hình
  • Dù phức tạp, các lỗi này có thể xử lý dễ dàng
Mô hình Hồi quy Bayesian với rstanarm

Hãy luyện tập!

Mô hình Hồi quy Bayesian với rstanarm

Preparing Video For Download...