PyMC3多项式模型不适用于非整数观测数据

PyMC3是一个用于概率编程的Python库，用于建立概率模型并进行贝叶斯推断。多项式模型是一种常见的回归模型，用于拟合多项式函数到数据中。

然而，PyMC3的多项式模型默认适用于整数观测数据。这是因为多项式模型假设观测数据是离散的，而整数是最常见的离散数据类型。对于非整数观测数据，可以考虑使用其他类型的模型，如高斯过程回归（Gaussian Process Regression）或非参数回归方法。

高斯过程回归是一种基于高斯过程的非参数回归方法，可以用于拟合连续的非整数观测数据。它通过定义一个先验分布来建模数据的潜在函数，并使用贝叶斯推断来估计函数的后验分布。在PyMC3中，可以使用GaussianProcess类来实现高斯过程回归模型。

除了高斯过程回归，还有其他非参数回归方法可用于处理非整数观测数据，如核回归（Kernel Regression）、局部加权回归（Locally Weighted Regression）等。这些方法可以根据具体问题的需求选择合适的模型。

总结起来，PyMC3的多项式模型不适用于非整数观测数据。对于非整数观测数据，可以考虑使用高斯过程回归或其他非参数回归方法来建模和拟合数据。在选择合适的模型时，可以根据具体问题的需求和数据特点进行选择。