Auf unvorhergesehene Umstände vorbereiten

Während Brett seinen Standort über 13 Wochen hinweg verfolgte, ging er am Wochenende nie ins Büro. Daher ist die gemeinsame Wahrscheinlichkeit von P(Büro und Wochenende) = 0.

Untersuche, wie sich dies auf die Wahrscheinlichkeit auswirkt, dass Brett in Zukunft am Wochenende arbeiten geht. Außerdem kannst du sehen, wie die Laplace-Korrektur eine kleine Chance für diese Art von unvorhergesehenen Umständen bietet.

Das Modell locmodel steht dir zur Verfügung, ebenso wie der Datenrahmen weekend_afternoon. Das Paket naivebayes ist ebenfalls vorinstalliert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Überwachtes Lernen in R: Klassifikation

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Anleitung zur Übung

Verwende die locmodel, um mit Hilfe der Funktion predict() die Wahrscheinlichkeiten für einen Wochenendnachmittag vorherzusagen. Denke daran, das Argument type zu setzen.
Erstelle ein neues naives Bayes-Modell mit dem Laplace-Glättungsparameter 1. Du kannst dies tun, indem du das Argument laplace in deinem Aufruf auf naive_bayes() setzt. Speichere dies als locmodel2.
Sieh dir an, wie die neuen Vorhersagewahrscheinlichkeiten im Vergleich aussehen, indem du die Funktion predict() auf dein neues Modell anwendest.

Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Observe the predicted probabilities for a weekend afternoon


# Build a new model using the Laplace correction
locmodel2 <- ___

# Observe the new predicted probabilities for a weekend afternoon

Code bearbeiten und ausführen