การปรับกระบวนการประมาณค่า

การสร้างโมเดลการถดถอยแบบ Bayesian ด้วย rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

Divergent transitions

1: There were 15 divergent transitions after warmup. Increasing adapt_delta
above 0.8 may help.
  • ขนาด step ของตัวประมาณค่าใหญ่เกินไป
  • ปรับขนาด step
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))
การสร้างโมเดลการถดถอยแบบ Bayesian ด้วย rstanarm

การเกินความลึกของต้นไม้สูงสุด

Chain 1 reached the maximum tree depth
  • ตัวอย่างจะประเมินสาขาและหาจุดที่เหมาะสมสำหรับการ "U-Turn"
  • ความลึกของต้นไม้สูงสุดบ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่ต่ำ
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))
การสร้างโมเดลการถดถอยแบบ Bayesian ด้วย rstanarm

การปรับแต่งการประมาณค่า

  • ข้อผิดพลาดในการประมาณค่าส่งผลต่อความถูกต้องของโมเดล
  • แม้จะดูซับซ้อน แต่แก้ไขได้ไม่ยาก
การสร้างโมเดลการถดถอยแบบ Bayesian ด้วย rstanarm

มาฝึกกันเถอะ!

การสร้างโมเดลการถดถอยแบบ Bayesian ด้วย rstanarm

Preparing Video For Download...