Ein einfaches Naive-Bayes-Modell für den Standort

In den vorherigen Übungen hast du gesehen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass Brett um 9 Uhr bei der Arbeit oder zu Hause ist, stark davon abhängt, ob Wochenende oder Werktag ist.

Um dieses Ergebnis in Aktion zu sehen, verwende den Data Frame where9am, um auf denselben Daten ein Naive-Bayes-Modell zu erstellen.

Mit diesem Modell kannst du dann in die Zukunft blicken: Wo wird Brett laut Modell am Donnerstag um 9 Uhr und am Samstag um 9 Uhr sein?

Der Data Frame where9am ist in deinem Workspace verfügbar. Dieser Datensatz enthält Informationen darüber, wo Brett an verschiedenen Tagen um 9 Uhr war.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Überwachtes Lernen in R: Klassifikation

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Anleitung zur Übung

Lade das Paket naivebayes.
Verwende naive_bayes() mit einer Formel wie y ~ x, um ein Modell von location als Funktion von daytype zu bauen.
Sage den Standort am Donnerstag um 9 Uhr mit predict() voraus und nutze das Objekt thursday9am als Argument newdata.
Mach dasselbe, um den Standort saturday9am vorherzusagen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Load the naivebayes package


# Build the location prediction model
locmodel <- naive_bayes(___, data = ___)

# Predict Thursday's 9am location
predict(___, ___)

# Predict Saturdays's 9am location

Code bearbeiten und ausführen