Я недавно начал изучать байесовскую регрессию.В этом контексте я хотел бы сделать регрессию сплайна, используя pymc3.Полученная функция должна затем использоваться для прогнозирования будущих значений x.Мои данные в основном состоят из линейной части, за которой следует квадратное соотношение.
Этот пример: https://ckrapu.github.io/2018/07/09/Spline-Regression.html показался очень многообещающим,поэтому я последовал этому и попытался сделать то же самое для моих данных.Вот записная книжка с моими попытками / весь код: https://nbviewer.jupyter.org/github/violairis/Spline-Regression-with-pymc3/blob/master/Spline%20Regression%20using%20pymc3.ipynb
Как видно из записной книжки, результат подгонки не совпадает с данными.Мне интересно, что здесь не так и как я могу получить лучшее соответствие?
Процесс выборки выдает некоторые ошибки:
The gelman-rubin statistic is larger than 1.05 for some parameters.
This indicates slight problems during sampling.
The estimated number of effective samples is smaller than 200 for some parameters.
Я уже увеличил количество выборок, норезультат тот же.
Любая помощь очень ценится, спасибо!