大数据集下PYMC3估计结果不稳定或缺乏精度。

可以通过利用变分推断和贝叶斯线性回归(BLR)模型解决。下面是一个简单的基于PYMC3和变分推断的BLR模型示例：

import numpy as np
import pymc3 as pm
from pymc3.variational.callbacks import CheckParametersConvergence
from sklearn.datasets import make_regression


# 生成示例数据
rng = np.random.RandomState(0)
X, y = make_regression(n_samples=100000, n_features=100, noise=0.3, random_state=rng)


# 定义变分推断和贝叶斯线性回归模型
with pm.Model() as model:
    alpha = pm.Normal('alpha', mu=0, sd=10)
    betas = pm.Normal('betas', mu=0, sd=10, shape=(100,))
    sigma = pm.HalfNormal('sigma', sd=10)
    
    mu = pm.math.dot(X, betas) + alpha
    y_obs = pm.Normal('y_obs', mu=mu, sd=sigma, observed=y)
    
    approx = pm.fit(method='fullrank_advi',
                    callbacks=[CheckParametersConvergence()],
                    n=100000)

# 评估结果
trace = approx.sample(10000)

pm.plot_posterior(trace, varnames=['alpha'])
pm.plot_posterior(trace, varnames=['betas'])
pm.plot_posterior(trace, varnames=['sigma'])

需要注意的是，这个示例所使用的变分推断方法可能需要较长时间才能收敛。如果代码运行时间过长，可以尝试降低数据量或者使用更快速的变分推断方法，比如stochastic_variational、fullrank_advi或svgd等。