Я тренирую модель BART, используя bartMachine в R.После обучения модели я хочу сгенерировать выборки из апостериорного распределения для набора новых данных.Вот пример из ?bart_machine_get_posterior.
#Classification example
library(bartMachine)
#get data and only use 2 factors
data(iris)
iris2 = iris[51:150,]
iris2$Species = factor(iris2$Species)
#build BART classification model
bart_machine = bartMachine(iris2[ ,1 : 4], iris2$Species)
#get posterior distribution
posterior = bart_machine_get_posterior(bart_machine, iris2[ ,1 : 4])
Это генерирует 1000 образцов сзади.В bartMachine аргумент num_iterations_after_burn_in устанавливает количество задних выборок по умолчанию 1000.Функция bart_machine_get_posterior генерирует последующие выборки из модели bartMachine, но, похоже, принимает это значение по умолчанию и не предлагает аргумента для его изменения.Конечно, математически можно генерировать любое количество задних образцов из обученной модели;так что эта функция, кажется, отсутствует, или это так?
После того, как я обучил модель bartMachine, есть ли способ получить любое количество задних выборок для новых данных?