PyMC中的地图出现意外错误

Question

我不明白为什么MAP会给出错误，因为MCMC在同一场景中工作正常？ 我在下面写代码的相关部分。你知道吗

tau = Uniform('tau', lower=0.01, upper=5, doc='tau') rv = [ Multinomial("rv"+str(i), count[i], prob_distribution[i], value = data[i], observed =True) for i in xrange(0, len(count)) ] M = MAP([rv, tau]) M.fit() tau_hat = M.tau.value()

错误：AttributeError:'MAP'对象没有属性'tau'（对于最后一行M。τ值（））

另一方面，如果我用MCMC代替MAP，它工作得很好：

m = MCMC([tau, rv]) m.sample(iter = 500) print m.trace('tau')

我想要tau的点估计，在这个点上后验概率最大，并将其与贝叶斯预测（我使用MCMC）进行比较

有关变量的一些信息：

概率分布是一个确定性函数，给定tau和一些其他信息，它返回一个预测概率分布列表。我有大约200个游戏，所以概率分布是一个200个列表的列表（每个列表包含该游戏动作的概率分布，例如[0.4, 0.4, 0.2]）。同样，count是一个200个数字的列表，count[I]表示Ith游戏被玩的次数。数据[i]是ith游戏的观察信息，例如，如果数据[i]=[10 10 6]，计数[i]将是26

附加注释

如果我包括以下行：

model = Model([rv, tau])

那我就看看我用不用

M = MAP(model)或m = MCMC(model)

这会产生如下错误：

TypeError:hasattr（）：属性名必须是字符串

有人能解释一下发生了什么事吗？你知道吗

Answer 1

在PyMC2中，MCMC对象将模型节点公开为实例变量，而MAP对象不公开。向pymc开发者提交一个特性请求是值得的。您可以通过将最后一行替换为

tau_hat = tau.value

此解决方案的一个完整的、最少的示例如下：

from pymc import *

count = [10, 10]
prob_distribution = [[.5, .5], [.1, .2, .7]]
data = [[2, 8], [2, 3, 5]]

tau = Uniform('tau', lower=0.01, upper=5)
rv = [ Multinomial("rv"+str(i), count[i], prob_distribution[i], value = data[i], observed=True) for i in xrange(0, len(count)) ]
M = MAP([rv, tau])
M.fit()
tau_hat = tau.value

请注意，tau并不是由这个模型中的数据通知的。。。你知道吗