贝叶斯回归模型预测房价概率分布
时间: 2024-01-09 17:20:25 浏览: 176
根据提供的引用内容,我们可以使用pymc3库在贝叶斯框架内进行线性回归,并进行推断。下面是一个简单的贝叶斯回归模型预测房价概率分布的例子:
```python
import pymc3 as pm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 构造数据
np.random.seed(123)
size = 100
true_intercept = 1
true_slope = 2
x = np.linspace(0, 1, size)
true_regression_line = true_intercept + true_slope * x
y = true_regression_line + np.random.normal(scale=0.5, size=size)
# 构建模型
basic_model = pm.Model()
with basic_model:
# 定义先验分布
sigma = pm.HalfNormal('sigma', sd=1)
intercept = pm.Normal('Intercept', 0, sd=20)
x_coeff = pm.Normal('x', 0, sd=20)
# 定义线性回归模型
mu = intercept + x_coeff * x
# 定义似然函数
likelihood = pm.Normal('y', mu=mu, sd=sigma, observed=y)
# 进行采样
trace = pm.sample(2000, tune=1000)
# 绘制后验分布图
pm.traceplot(trace)
plt.show()
```
上述代码中,我们首先构造了一组数据,然后使用pymc3库构建了一个贝叶斯线性回归模型。在模型中,我们定义了先验分布和似然函数,并使用MCMC方法进行采样。最后,我们绘制了后验分布图。
通过这个模型,我们可以预测房价的概率分布。具体来说,我们可以使用traceplot函数绘制后验分布图,从而得到房价的概率分布。在这个例子中,我们使用了一个简单的线性回归模型,但是在实际应用中,我们可以根据具体情况选择不同的模型。