PyMC3を使用してベイジアン線形回帰における新しいデータの事後を予測する

Question

PyMC3を使用してベイジアン線形回帰を実行する。私はモデルを作りました。同じモデルを使って新しいX値の事後を予測したいのです。私はドキュメントのWebサイト：https://pymc-devs.github.io/pymc3/notebooks/posterior_predictive.html（「予測」を参照）の指示に従っています。これには分析の前にX値をtheano変数にしてから、モデル構築後の値を変更してrun_ppc()を実行します。私は例としてちょうど200反復を実行しました（私は実際の分析のためにもっと多くを実行します）。

X1_shared = theano.shared(final_df['poll_diff'].values) 
Y1 = final_df['rd_diff'].values 

basic_model = pm.Model() 
with basic_model: 

    # Priors for unknown model parameters 
    sigma = HalfCauchy('sigma', beta=10, testval=1.) 
    intercept = Normal('Intercept', 0, sd=20) 
    x_coeff = Normal('x', 0, sd=20) 

    # Define likelihood 
    likelihood = Normal('y', mu=intercept + x_coeff * X1_shared, 
         sd=sigma, observed= Y1) 

    #start = find_MAP() 
    start = find_MAP() # Find starting value by optimization 
    step = NUTS(scaling=start) # Instantiate MCMC sampling algorithm 
    trace = sample(200, step, start=start) 
pm.traceplot(trace) 
plt.show() 

sns.lmplot(x="poll_diff", y="rd_diff", data=final_df, size=10) 
x = np.array(range(-1, 2)) 
pm.glm.plot_posterior_predictive(trace, samples=100, eval=x) 
plt.show() 

X1_shared.set_value(ana_2016_df['poll_diff'].values) 
ppc = pm.sample_ppc(trace, model=model, samples=100) 

しかし、私は次のエラーを取得する：特に

AttributeError       Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-73-9c1eb48d987f> in <module>() 
----> 1 ppc = pm.sample_ppc(trace, model=model, samples=100) 

C:\Users\W\Anaconda3\lib\site-packages\pymc3\sampling.py in sample_ppc(trace, samples, model, vars, size, random_seed) 
    349 
    350  if vars is None: 
--> 351   vars = model.observed_RVs 
    352 
    353  seed(random_seed) 

AttributeError: module 'pymc3.model' has no attribute 'observed_RVs' 

、私はパッツィ表記版ãを使用する場合変数を変更せずにこのエラーはポップアップしませんが、patsy形式がどのようにtheano共有変数を受け入れるかはわかりません。だから、解決策は私のエラーメッセージに対処するか、モデルのpatsyバージョンにtheano共有変数を導入する方法を示します。ありがとう！

Answer 1

弁膜症が指摘しているように、これは変数を設定する際の単純なエラーでした。 ppc = pm.sample_ppc(trace, model=model, samples=100)の場合、modelはmodel = basic_model