Vorbereitung auf unvorhergesehene Fälle

Während Brett seinen Standort über 13 Wochen verfolgte, war er am Wochenende nie im Büro. Folglich ist die gemeinsame Wahrscheinlichkeit P(office and weekend) = 0.

Untersuche, wie sich das auf die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit auswirkt, dass Brett in Zukunft am Wochenende zur Arbeit geht. Außerdem siehst du, wie die Laplace-Korrektur eine kleine Chance für solche unvorhergesehenen Fälle ermöglicht.

Das Modell locmodel steht dir zusammen mit dem Data Frame weekend_afternoon zur Verfügung. Das Paket naivebayes wurde bereits vorab geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Überwachtes Lernen in R: Klassifikation</Kurs>

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Übungsanweisungen

Verwende locmodel, um mit der Funktion predict() die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten für einen Wochenende-Nachmittag auszugeben. Denk daran, das Argument type zu setzen.
Erstelle ein neues Naive-Bayes-Modell mit dem Laplace-Smoothing-Parameter auf 1. Setze dazu das Argument laplace in deinem Aufruf von naive_bayes(). Speichere es als locmodel2.
Vergleiche die neuen vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten, indem du predict() auf deinem neuen Modell aufrufst.

Interaktive praktische 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