pymc3の対数尤度をどのように評価するか

Question

サンプルポイントといくつかの手動入力ポイント（例えば、合成データセットの真のパラメータ値ポイント）でのログ後（理想的にはログ前と対数尤度） 。 PyMC3でこれをどのように達成できますか？

更新： 私はlogp()メソッドを見つけましたが、複数のポイントで使用するのはあまり便利ではありません。いくつかの標準的/慣用的なアプローチがありますか？

更新： この[y.logp(trace[i]) for i in range(len(trace))]は機能しますが、superslowです。

更新： 遅れは、yが観測されたランダム変数であるという事実によって引き起こされました。モデルのlogpメソッドが高速で動作します。

Answer 1

OK、現実には、それが彼らのdiscourse forum.

にPyMC3関連の質問をするのでto get the values of log-posterior after sampling使用

logp = mvg_model.logp lnp = np.array([logp(trace.point(i,chain=c)) for c in trace.chains for i in range(len(trace))])

To save them during sampling使用

`` `

with model: 
    llk = pm.Deterministic(likelihood_name, model.logpt) 

最善だということです

`` `