Výpočet pravděpodobností
Datový rámec where9am obsahuje data za 91 dní (třináct týdnů), kdy Brett zaznamenával svou location každý den v 9 hodin ráno a také to, zda byl daný den víkend nebo pracovní den (daytype).
Pomocí níže uvedeného vzorce podmíněné pravděpodobnosti můžeš vypočítat pravděpodobnost, že Brett je v práci v kanceláři za předpokladu, že je pracovní den.
$$ P(A|B) = \frac{P(A \text{ and } B)}{P(B)} $$
Takovéto výpočty jsou základem modelu Naive Bayes pro předpovídání destinace, který vytvoříš v pozdějších cvičeních.
Toto cvičení je součástí kurzu
Supervised Learning v R: Klasifikace
Pokyny k cvičení
- Zjisti P(kancelář) pomocí
nrow()asubset()— spočítej příslušné řádky v datasetu a výsledek ulož jakop_A. - Zjisti P(pracovní den) opět pomocí
nrow()asubset()a výsledek ulož jakop_B. - Naposledy použij
nrow()asubset()k výpočtu P(kancelář a pracovní den). Výsledek ulož jakop_AB. - Vypočítej P(kancelář | pracovní den) a výsledek ulož jako
p_A_given_B. - Vypiš hodnotu
p_A_given_B.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Compute P(A)
p_A <- ___
# Compute P(B)
p_B <- ___
# Compute the observed P(A and B)
p_AB <- ___
# Compute P(A | B) and print its value
p_A_given_B <- ___
___