Настройка процесса оценки

Байесовское регрессионное моделирование с rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

Расходящиеся переходы

1: There were 15 divergent transitions after warmup. Increasing adapt_delta
above 0.8 may help.
  • Слишком большие шаги в оценщике
  • Скорректируйте размер шага
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))
Байесовское регрессионное моделирование с rstanarm

Превышение максимальной глубины дерева

Chain 1 reached the maximum tree depth
  • Сэмплер перебирает ветви в поисках подходящей точки для «разворота»
  • Превышение максимальной глубины дерева говорит о низкой эффективности
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))
Байесовское регрессионное моделирование с rstanarm

Настройка оценки

  • Ошибки оценки угрожают достоверности модели
  • Несмотря на сложность, эти ошибки легко устраняются
Байесовское регрессионное моделирование с rstanarm

Давайте потренируемся!

Байесовское регрессионное моделирование с rstanarm

Preparing Video For Download...