Question

有谁知道我怎样才能看到PyMC3（Metropolis-Hastings）的最终接受率？或者一般来说，我怎样才能看到pymc3.sample（）返回的所有信息？

由于

Answer 1

举个例子，首先建立模型：

import pymc3 as pm3

sigma = 3 # Note this is the std of our data
data = norm(10,sigma).rvs(100)
mu_prior = 8
sigma_prior = 1.5  # Note this is our prior on the std of mu

plt.hist(data,bins=20)
plt.show()

basic_model = pm3.Model()

with basic_model:
    # Priors for unknown model parameters
    mu = pm3.Normal('Mean of Data',mu_prior,sigma_prior)
    # Likelihood (sampling distribution) of observations
    data_in = pm3.Normal('Y_obs', mu=mu, sd=sigma, observed=data)

其次，进行模拟：

chain_length = 10000 

with basic_model:
    # obtain starting values via MAP
    startvals = pm3.find_MAP(model=basic_model)
    # instantiate sampler
    step = pm3.Metropolis() 
    # draw 5000 posterior samples
    trace = pm3.sample(chain_length, step=step, start=startvals)

使用上面的例子，接受率可以这样计算：

accept = np.sum(trace['Mean of Data'][1:] != trace['Mean of Data'][:-1])
print("Acceptance Rate: ", accept/trace['Mean of Data'].shape[0])

（我在一个在线教程中找到了这个解决方案，但我不太明白。）

参考：Introduction to PyMC3

Answer 2

让step = pymc3.Metropolis（）成为我们的采样器，我们可以通过

获得最终验收率

＆＃34; step.accepted＆＃34;

对于像我这样的初学者（pymc3），在每个变量/ obj之后。放一个＆＃34;。＆＃34;并按Tab键;你会看到一些有趣的建议;）

PyMC3的接受率（Metropolis-Hastings）

2 个答案: